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PA Agent提示词工程揭秘30策略文件、市场诊断框架与二元决策树如何构建AI K线分析【免费下载链接】PA_Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PA_AgentPA Agent 是一款面向主观交易者的价格行为Price ActionAI K线分析辅助工具。它不靠截图识图而是将结构化K线数据送入大模型做两阶段AI分析市场诊断 → 交易决策。本文揭秘其提示词工程体系prompt_engineering/ 目录下的30余个策略文件、三层递进的市场诊断框架以及如何用是/否二元决策树约束AI的每一次下单判断。 为什么提示词文件是 PA Agent 的大脑PA Agent 的智能并不来自模型本身而来自一套精心组织的提示词知识库——大模型扮演精通 Al Brooks 价格行为体系的交易分析师而它的全部专业立场、识别标准与风控红线都由提示词文件注入。整个系统围绕三个核心设计展开设计说明对应文件人设与禁令统一AI的思维方式并写下4条全库最高优先级的硬禁令提示词大纲_人设与思维方式.txt阶段一诊断三层递进读懂市场输出周期位置与方向偏好市场诊断框架.txt阶段二决策每一步只问一个是/否问题答不清就等待二元决策.txt阶段一读懂市场只做定性判断不允许写入场价/止损/止盈只有诊断闸门gate_resultproceed后程序才会进入阶段二单次决策。两阶段的编排逻辑见 pa_agent/orchestrator/two_stage.py。 30策略文件全景一份按需加载的交易教科书打开 prompt_engineering/ 目录你会看到30个策略.txt文件加_reference/下的3个参考.md文件。它们不是每次全量塞给AI而是按市场状态路由加载——这就是提示词工程的精髓之一。四大通用文件提示词大纲_人设与思维方式.txt角色指令 四条全局硬禁令 四种核心思维频谱/概率/惯性/嵌套市场诊断框架.txt阶段一统一诊断框架1400余行二元决策.txt阶段二决策树主干1100余行逐棒分析检查单.txtK5–K1 逐根K线的操作清单playbook五大市场形态的策略对每个主要形态都有分析识别 交易策略两份文件分工明确识别篇教AI看懂策略篇教AI怎么做。尖峰类极速上涨分析识别.txt / 极速上涨交易策略.txt、极速下跌分析识别.txt / 极速下跌交易策略.txt通道类上涨通道分析识别.txt / 上涨通道交易策略.txt、下跌通道分析识别.txt / 下跌通道交易策略.txt震荡类震荡区间分析识别.txt / 震荡区间交易策略.txt15个主题深潜文件针对具体价格行为模式逐一立卷楔形文件14、二次入场文件15、K线信号识别文件16、H1/H2 回调计数文件19、Always In 与 20GB文件20、铁丝网无交易环境文件21、磁力位文件22、Measured Move 结构目标文件23、主要趋势反转 MTR文件25、三角形收敛文件27、双重顶底文件28等。 值得注意文件21-铁丝网与无交易环境.txt 教AI学会不交易——极端混乱时输出等待是提示词中少见的风控自觉。参考层不参与加载的知识索引_reference/ 下还有 kb_concept_map.md知识库概念 ↔ 提示词文件映射、pattern_enum.md模式枚举、abbrev_glossary.md缩写词表供开发者维护提示词时查阅。 市场诊断框架三层递进读懂市场阶段一的市场诊断框架.txt要求AI必须按顺序完成三层诊断全部完成并互相验证后才能进入阶段二周期频谱定位判断市场处于8种周期状态中的哪一种——尖峰、微型通道、紧凑通道、常规通道、宽通道、趋势型交易区间、普通交易区间、极端交易区间从最强趋势到最弱趋势的连续频谱。市场背景评估从长程结构窗口约K100–K41判断大背景与方向偏好。逐K信号确认在K10–K1即时窗口确认K线类型、跟随与潜在信号但不写入场价/止损/止盈。阶段一输出的cycle_position是后续一切的起点它既是经验库检索的索引对应 experience/ 下的 spike、micro_channel、tight_channel、trading_range 等8个目录也是阶段二策略路由的依据。 二元决策树把该不该买变成一连串是非题阶段二的主干是二元决策.txt。它的核心思想极其朴素每一步只问一个问题是/否。如果答案不清楚默认进入等待而不是强行做多或做空。上图就是这套决策树的完整形态从是否看得懂当前市场开始依次判断数据是否足够、周期是否可识别、方向偏好如何、能否找到入场信号任何一步存疑都会导向等待出口。决策树的末端还有一道数学闸门——交易者方程胜率 × 预期回报 败率 × 预期风险在止损与目标确定之后、下单之前执行最终裁定不满足则一律不下单。四条全局硬禁令提示词大纲_人设与思维方式.txt 写下的禁令优先级覆盖全部专篇文件禁令含义 禁止逆势不得逆方向/Always In 下单反手单、MTR反转单一律废止 禁止追高潮高潮预警/触发后禁追原方向只等回撤顺势 禁止仓位管理不输出手数、仓位比例、分批出场等内容 不依赖成交量无成交量时忽略一切成交量条款这四条禁令让AI从什么都敢说的分析器变成了有纪律的场景与风控引擎——这正是提示词工程对AI行为最强的约束手段。⚙️ 程序侧提示词如何被动态组装静态.txt文件只是教材真正发给AI的是程序每次动态拼装出的提示词。核心实现见 pa_agent/ai/prompt_assembler.py数据注入将最近N根已收盘K线表、EMA20/ATR14、K线几何特征拼入用户消息AI无需再拉数据策略路由根据阶段一的cycle_position与detected_patterns只加载对应的形态策略文件pa_agent/ai/pattern_routing.py控制Token开销语言约束注入通俗易懂硬要求与价格行为术语对照表英文缩写必须附中文解释如H2第二次顺势回调输出纪律规定思考与正文分离正文content只能输出可解析的裸JSON随后由校验体系JSON校验、一致性检查、语义校验、失败自动重试把关。也就是说提示词工程 程序化组装 结构化校验三者闭环AI输出的每一份诊断和决策都是机器可解析的JSON而不是自由发挥的散文。上图是群友在实战中收到的分析结果市场结构、关键价位、逐棒解读与下一K线预期全部以通俗中文呈现——这正是提示词中像给新手讲解一样语言约束的直接效果。 实盘效果群友的交易记录提示词约束得越严格输出反而越可用。以下来自项目群友的真实反馈截图 小结这套提示词工程值得借鉴的三点分阶段、分职责诊断与决策拆开各自只回答自己该回答的问题避免AI在一步里同时既看盘又下单用是非题代替开放题二元决策树把每个判断压缩为是/否答不清就等待从结构上消灭强行给答案硬禁令 概率锚点四条禁令划定不可逾越的红线关键概率如区间突破失败约70–80%写进提示词作为决策锚让AI的概率管理有据可依。如果你想动手研究从 提示词大纲_人设与思维方式.txt 读起再到 市场诊断框架.txt 和 二元决策.txt半天时间就能读懂这套AI交易分析师的完整人格。⚠️ 免责声明PA Agent 仅供学习与研究不构成投资建议它输出的是分析计划不自动下单交易有风险。【免费下载链接】PA_Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PA_Agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 PA Agent提示词工程揭秘：30+策略文件、市场诊断框架与二元决策树如何构建AI K线分析
PA Agent提示词工程揭秘30策略文件、市场诊断框架与二元决策树如何构建AI K线分析【免费下载链接】PA_Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PA_AgentPA Agent 是一款面向主观交易者的价格行为Price ActionAI K线分析辅助工具。它不靠截图识图而是将结构化K线数据送入大模型做两阶段AI分析市场诊断 → 交易决策。本文揭秘其提示词工程体系prompt_engineering/ 目录下的30余个策略文件、三层递进的市场诊断框架以及如何用是/否二元决策树约束AI的每一次下单判断。 为什么提示词文件是 PA Agent 的大脑PA Agent 的智能并不来自模型本身而来自一套精心组织的提示词知识库——大模型扮演精通 Al Brooks 价格行为体系的交易分析师而它的全部专业立场、识别标准与风控红线都由提示词文件注入。整个系统围绕三个核心设计展开设计说明对应文件人设与禁令统一AI的思维方式并写下4条全库最高优先级的硬禁令提示词大纲_人设与思维方式.txt阶段一诊断三层递进读懂市场输出周期位置与方向偏好市场诊断框架.txt阶段二决策每一步只问一个是/否问题答不清就等待二元决策.txt阶段一读懂市场只做定性判断不允许写入场价/止损/止盈只有诊断闸门gate_resultproceed后程序才会进入阶段二单次决策。两阶段的编排逻辑见 pa_agent/orchestrator/two_stage.py。 30策略文件全景一份按需加载的交易教科书打开 prompt_engineering/ 目录你会看到30个策略.txt文件加_reference/下的3个参考.md文件。它们不是每次全量塞给AI而是按市场状态路由加载——这就是提示词工程的精髓之一。四大通用文件提示词大纲_人设与思维方式.txt角色指令 四条全局硬禁令 四种核心思维频谱/概率/惯性/嵌套市场诊断框架.txt阶段一统一诊断框架1400余行二元决策.txt阶段二决策树主干1100余行逐棒分析检查单.txtK5–K1 逐根K线的操作清单playbook五大市场形态的策略对每个主要形态都有分析识别 交易策略两份文件分工明确识别篇教AI看懂策略篇教AI怎么做。尖峰类极速上涨分析识别.txt / 极速上涨交易策略.txt、极速下跌分析识别.txt / 极速下跌交易策略.txt通道类上涨通道分析识别.txt / 上涨通道交易策略.txt、下跌通道分析识别.txt / 下跌通道交易策略.txt震荡类震荡区间分析识别.txt / 震荡区间交易策略.txt15个主题深潜文件针对具体价格行为模式逐一立卷楔形文件14、二次入场文件15、K线信号识别文件16、H1/H2 回调计数文件19、Always In 与 20GB文件20、铁丝网无交易环境文件21、磁力位文件22、Measured Move 结构目标文件23、主要趋势反转 MTR文件25、三角形收敛文件27、双重顶底文件28等。 值得注意文件21-铁丝网与无交易环境.txt 教AI学会不交易——极端混乱时输出等待是提示词中少见的风控自觉。参考层不参与加载的知识索引_reference/ 下还有 kb_concept_map.md知识库概念 ↔ 提示词文件映射、pattern_enum.md模式枚举、abbrev_glossary.md缩写词表供开发者维护提示词时查阅。 市场诊断框架三层递进读懂市场阶段一的市场诊断框架.txt要求AI必须按顺序完成三层诊断全部完成并互相验证后才能进入阶段二周期频谱定位判断市场处于8种周期状态中的哪一种——尖峰、微型通道、紧凑通道、常规通道、宽通道、趋势型交易区间、普通交易区间、极端交易区间从最强趋势到最弱趋势的连续频谱。市场背景评估从长程结构窗口约K100–K41判断大背景与方向偏好。逐K信号确认在K10–K1即时窗口确认K线类型、跟随与潜在信号但不写入场价/止损/止盈。阶段一输出的cycle_position是后续一切的起点它既是经验库检索的索引对应 experience/ 下的 spike、micro_channel、tight_channel、trading_range 等8个目录也是阶段二策略路由的依据。 二元决策树把该不该买变成一连串是非题阶段二的主干是二元决策.txt。它的核心思想极其朴素每一步只问一个问题是/否。如果答案不清楚默认进入等待而不是强行做多或做空。上图就是这套决策树的完整形态从是否看得懂当前市场开始依次判断数据是否足够、周期是否可识别、方向偏好如何、能否找到入场信号任何一步存疑都会导向等待出口。决策树的末端还有一道数学闸门——交易者方程胜率 × 预期回报 败率 × 预期风险在止损与目标确定之后、下单之前执行最终裁定不满足则一律不下单。四条全局硬禁令提示词大纲_人设与思维方式.txt 写下的禁令优先级覆盖全部专篇文件禁令含义 禁止逆势不得逆方向/Always In 下单反手单、MTR反转单一律废止 禁止追高潮高潮预警/触发后禁追原方向只等回撤顺势 禁止仓位管理不输出手数、仓位比例、分批出场等内容 不依赖成交量无成交量时忽略一切成交量条款这四条禁令让AI从什么都敢说的分析器变成了有纪律的场景与风控引擎——这正是提示词工程对AI行为最强的约束手段。⚙️ 程序侧提示词如何被动态组装静态.txt文件只是教材真正发给AI的是程序每次动态拼装出的提示词。核心实现见 pa_agent/ai/prompt_assembler.py数据注入将最近N根已收盘K线表、EMA20/ATR14、K线几何特征拼入用户消息AI无需再拉数据策略路由根据阶段一的cycle_position与detected_patterns只加载对应的形态策略文件pa_agent/ai/pattern_routing.py控制Token开销语言约束注入通俗易懂硬要求与价格行为术语对照表英文缩写必须附中文解释如H2第二次顺势回调输出纪律规定思考与正文分离正文content只能输出可解析的裸JSON随后由校验体系JSON校验、一致性检查、语义校验、失败自动重试把关。也就是说提示词工程 程序化组装 结构化校验三者闭环AI输出的每一份诊断和决策都是机器可解析的JSON而不是自由发挥的散文。上图是群友在实战中收到的分析结果市场结构、关键价位、逐棒解读与下一K线预期全部以通俗中文呈现——这正是提示词中像给新手讲解一样语言约束的直接效果。 实盘效果群友的交易记录提示词约束得越严格输出反而越可用。以下来自项目群友的真实反馈截图 小结这套提示词工程值得借鉴的三点分阶段、分职责诊断与决策拆开各自只回答自己该回答的问题避免AI在一步里同时既看盘又下单用是非题代替开放题二元决策树把每个判断压缩为是/否答不清就等待从结构上消灭强行给答案硬禁令 概率锚点四条禁令划定不可逾越的红线关键概率如区间突破失败约70–80%写进提示词作为决策锚让AI的概率管理有据可依。如果你想动手研究从 提示词大纲_人设与思维方式.txt 读起再到 市场诊断框架.txt 和 二元决策.txt半天时间就能读懂这套AI交易分析师的完整人格。⚠️ 免责声明PA Agent 仅供学习与研究不构成投资建议它输出的是分析计划不自动下单交易有风险。【免费下载链接】PA_Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PA_Agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考