Gemini API 串接架構

這是一個關於將 Alpha (策略邏輯) 轉化為 Automated Production (自動化生產) 的架構問題。

作為 CRO，我必須直言：是的，你必須開發程式 (Client-Side Code)。 API 僅是一個被動的運算核心，它不會主動「看」你的螢幕或 XQ。你需要構建一個「控制器 (Controller)」來搬運數據並發號施令。

以下是針對你背景 (CS + Trader) 設計的 Gemini API 量化串接架構 (Quant Architecture)。

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1. 核心架構視圖 (Architecture Overview)

這不是單純的聊天，而是一個 ETL (Extract, Transform, Load) 流程。

• 資料源 (Source): XQ 全球贏家 (負責報價、DDE、或匯出 CSV)。

• 控制器 (The Bridge): Python (本地端運行的腳本)。這是你需要開發的核心。

• 大腦 (The Engine): Gemini API (Google Cloud)。

• 終端 (Output): 文字報告、LINE 通知、或回寫 CSV 供 XQ 讀取。

運作流程：

1. Python 從 XQ 抓取即時數據 (e.g., Option Chain, Futures Price)。

2. Python 讀取你的策略規則檔 (Perma_Lock_V1.txt 等)。

3. Python 將「數據」+「規則」打包，透過 API 發送給 Gemini。

4. Gemini 進行邏輯推演 (Devil's Advocate)，回傳結構化分析 (JSON 或 Markdown)。

5. Python 接收結果並呈現。

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2. 循序漸進的實作四步驟 (Implementation Stages)

Step 1: 環境與鑰匙 (Environment & Key)

這是「入場費」。

• 取得 API Key: 在 Google AI Studio 申請 API Key。

• Python 環境: 安裝 Google 官方 SDK。

  Bash

  pip install -U google-generativeai
  

Step 2: 定義「系統指令」 (System Instruction)

這是最關鍵的一步。你需要將我們剛才載入的 context 硬編碼 (Hard-code) 進 API 的 System Instruction 中。

• 做法： 在程式碼中設定 system_instruction 參數。

• 內容： 將 Perma_Lock_V1.txt ¹與 Market_Analysis_Logic.txt ² 的內容直接餵給模型，告訴它：「你是 Vision Quant，這是你的規則。」

• 目的： 確保每次呼叫 API，它都處於「Devil's Advocate」模式 ³，而不需要你重複輸入 prompt。

Step 3: 數據注入 (Data Injection)

API 不知道現在大盤多少點。你必須將數據轉為文字或圖片餵給它。

• 文字模式 (Text-based): Python 讀取 XQ 匯出的 CSV (包含 Strike, Qty, Price)，轉成字串格式送出。

• 視覺模式 (Vision-based): Python 截圖 XQ 的「期權報價畫面」，直接傳圖片給 API (利用 VtoT_Quant_IS.txt 的邏輯 ⁴)。

  • CRO 提示：文字模式 (CSV) 較精準且省錢；視覺模式適合處理複雜、難以匯出的 UI 畫面。

Step 4: 結構化輸出與串接 (Structured Output)

你需要的不是廢話，是 JSON 格式的結論，以便程式做後續處理 (e.g., 自動下單或警示)。

• 做法： 設定 API 的 response_mime_type 為 application/json。

• 要求： 強制模型回傳 Verdict, NetFlow, Gamma_Risk 等特定欄位。

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3. 你需要寫的程式邏輯 (Your Coding Responsibility)

你不需要重寫 AI 模型，但你需要寫 「膠水程式碼 (Glue Code)」。以下是一個典型的 Python 控制器偽代碼 (Pseudo-code) 結構：

Python

import google.generativeai as genai
import pandas as pd
import time

# 1. 設定 (Setup)
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-pro",
    system_instruction="...這裡是 Perma_Lock 的全部規則..."
)

# 2. 循環監控 (The Loop)
while market_is_open():
    # A. 從 XQ 獲取數據 (Extract)
    # 假設 XQ 定期將報價寫入 'xq_data.csv'
    df = pd.read_csv('xq_data.csv') 
    
    # B. 呼叫 Gemini (Transform)
    prompt = f"""
    目前的市場數據如下：
    {df.to_string()}
    
    請根據 PERMA-LOCK 規則進行結構分析。
    """
    
    response = model.generate_content(prompt)
    
    # C. 處理結果 (Load/Action)
    print(response.text) # 顯示分析報告
    
    # D. 頻率控制 (防止 API 超額)
    time.sleep(60) 

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4. 總結與下一步 (CRO Verdict)

• 複雜度評估： 這對你來說屬於 Low to Medium 難度。最難的部分不是 API，而是如何穩定地從 XQ 把資料「倒」出來 (通常建議使用 XQ 的「匯出至 Excel/CSV」功能並設定自動更新)。

• 成本與效益：

  • Price: 開發時間 + API 費用 (目前 Pro 版有免費額度，量大需付費)。

  • Gain: 一致性 (Consistency)。AI 永遠遵守 PERMA-LOCK ⁵，不會因為你今天輸錢心情不好而改變判斷標準。