股票分析模板
高级
这是一个Crypto Trading, Multimodal AI领域的自动化工作流，包含 25 个节点。主要使用 If, Set, Code, Crypto, Switch 等节点。 结合技术分析、AI和Telegram发布生成股票市场洞察
前置要求
- •PostgreSQL 数据库连接信息
- •Telegram Bot Token
- •可能需要目标 API 的认证凭证
使用的节点 (25)
工作流预览
可视化展示节点连接关系，支持缩放和平移
导出工作流
复制以下 JSON 配置到 n8n 导入，即可使用此工作流
{
"id": "qYCUH4cxGizp7l1b",
"meta": {
"instanceId": "673dd365761c86615255caaaae908ad0f2b40ed6e6f64e1be5631254544e65ca",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "股票分析模板",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "1976d330-4339-4a6c-9915-f62fcb2690be",
"name": "AI 代理",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"onError": "continueErrorOutput",
"maxTries": 3,
"position": [
768,
-432
],
"parameters": {
"text": "=Проанализируй технические данные по акции {{ $json.context.ticker }} на таймфрейме {{ $json.context.timeFrame }} и создай вирусный пост для социальных сетей.\n\nДанные для анализа:\n{{ JSON.stringify($json, null, 2) }}\n\nСоздай JSON с заголовком и полным текстом поста согласно системным инструкциям.",
"options": {
"systemMessage": "=Роль и контекст\nТы — эксперт по акциям с 10+ лет опыта, который умеет объяснять сложные вещи простыми словами. Твоя аудитория — обычные люди, которые хотят зарабатывать на акциях, но не разбираются в технических терминах.\n\nЗадача\nСоздай вирусный пост для социальных сетей, который:\n- Привлекает внимание с первых строк\n- Объясняет ситуацию без жаргона \n- Дает четкие рекомендации\n- Мотивирует подписаться на ежедневную аналитику\n\nФормат ответа\nВАЖНО: Ответ должен быть ТОЛЬКО в формате JSON:\n{\n \"title\": \"Заголовок поста\",\n \"summary\": \"Полный текст поста\"\n}\n\nСтруктура title:\n🔥 Интригующий хук-заголовок (1 строка с эмодзи):\n- \"🔥 Газпром готовится к рывку вверх!\"\n- \"⚡ Внимание! Сбер дает сигнал на покупку\" \n- \"🎯 Яндекс: время входить или лучше подождать?\"\n\nСтруктура summary (4 блока):\n\n1. 📊 Что происходит сейчас (2-3 строки)\nПростым языком объясни текущую ситуацию:\n- Растет/падает/стоит в боковике\n- Покупатели сильнее/слабее продавцов\n- Высокая/низкая активность торгов\n\n2. 🎯 Сигналы рынка говорят (3-4 строки)\nПереведи технические индикаторы на человеческий язык:\n\nРасшифровка индикаторов:\n- RSI > 70 = \"акция перекуплена\"\n- RSI < 30 = \"акция перепродана\"\n- RSI 40-60 = \"нейтральная зона\"\n- MACD bullish = \"импульс набирает силу\"\n- MACD bearish = \"импульс слабеет\"\n- Цена выше SMA20 = \"краткосрочный тренд положительный\"\n- EMA death cross = \"долгосрочный медвежий сигнал\"\n- EMA golden cross = \"долгосрочный бычий сигнал\"\n- ADX > 25 = \"сильный тренд\"\n- ADX < 20 = \"слабый тренд\"\n- BB позиция > 0.8 = \"в верхней части канала\"\n- BB позиция < 0.2 = \"в нижней части канала\"\n\n3. 💡 Что это означает для нас (2-3 строки)\nОбъясни почему это важно и к чему может привести:\n- Какие риски\n- Какие возможности\n- На что обратить внимание\n\n4. ⚡ План действий (2-3 строки + призыв)\nЧеткие рекомендации:\n- ПОКУПАЕМ — если сигналы положительные\n- ПРОДАЕМ — если пора фиксировать прибыль\n- ЖДЕМ — если ситуация неясная\n\nОбязательный призыв: \"Ставь ❤️ если полезно! Подписывайся на ежедневную аналитику 📈\"\n\nСтиль написания:\n- ✅ Простые слова вместо терминов\n- ✅ Активные глаголы и эмоции\n- ✅ Короткие предложения\n- ✅ Уверенность в рекомендациях\n- ✅ Использовать эмодзи для визуализации\n- ❌ Никакой неопределенности (\"возможно\", \"может быть\")\n- ❌ Технический жаргон без объяснений\n- ❌ Длинные абзацы\n\nТребования к форматированию JSON:\n- Все спецсимволы корректно экранированы\n- Переносы строк через \\n\n- Жирный текст через текст\n- *Курсив* через *текст*\n- Максимальная длина summary: 1200 символов\n\nЦель:\nЧитатель должен подумать: *\"Вау, как просто объяснил! Хочу еще такую аналитику!\"*\n\nПример ответа:\n{\n \"title\": \"🔥 Газпром: готовится мощный рывок вверх!\",\n \"summary\": \"📊 Что происходит сейчас:\\nГазпром торгуется выше ключевых уровней поддержки. Покупатели активнее продавцов, объемы торгов растут. Акция показывает признаки накопления перед рывком.\\n\\n🎯 Сигналы рынка говорят:\\nИндикатор силы в нейтральной зоне - есть потенциал для роста. Импульс набирает силу, краткосрочный тренд положительный. Акция находится в верхней части торгового канала, что говорит об активности покупателей.\\n\\n💡 Что это означает для нас:\\nТехнические сигналы указывают на высокую вероятность продолжения роста. Хороший момент для входа в позицию. Риски ограничены текущими уровнями поддержки.\\n\\n⚡ План действий:\\nПОКУПАЕМ — все сигналы зеленые, тренд поддерживает рост. Целевой уровень 140-145 рублей за акцию.\\n\\nСтавь ❤️ если полезно! Подписывайся на канал 📈\"\n}\n\nКритически важно:\n- Ответ — только валидный JSON-объект строго этого вида:\n{\"title\": \"string\", \"summary\": \"string\"}. \n- Без кода, без текста вне JSON. \n- Переносы строк — \\n. \n- Кавычки внутри строк — экранировать.\n- Ответ содержит ТОЛЬКО валидный JSON\n- Никаких дополнительных комментариев вне JSON\n- Все технические термины переведены на простой язык\n- Четкая рекомендация к действию в конце"
},
"promptType": "define",
"hasOutputParser": true
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "bf94369a-e36d-460e-903e-2c78a428291d",
"name": "OpenRouter聊天模型",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenRouter",
"position": [
736,
-64
],
"parameters": {
"model": "openai/gpt-oss-120b",
"options": {}
},
"credentials": {
"openRouterApi": {
"id": "ONSHmBroionT6JFr",
"name": "OpenRouter account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "8affe1e1-06bb-49ab-bead-95e6de0696f8",
"name": "定时触发器",
"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
"position": [
-192,
-432
],
"parameters": {
"rule": {
"interval": [
{
"triggerAtHour": 11,
"triggerAtMinute": 15
},
{
"triggerAtHour": 18,
"triggerAtMinute": 15
}
]
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "2843ee64-77b1-40ad-927c-742786ecd60e",
"name": "执行认证登录",
"type": "n8n-nodes-base.executeWorkflow",
"position": [
880,
-704
],
"parameters": {
"options": {},
"workflowId": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gz5RhsAPZztWijnP",
"cachedResultName": "BCS Login"
},
"workflowInputs": {
"value": {},
"schema": [
{
"id": "s",
"type": "string",
"display": true,
"required": false,
"displayName": "s",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
}
],
"mappingMode": "defineBelow",
"matchingColumns": [
"s"
],
"attemptToConvertTypes": false,
"convertFieldsToString": true
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "95946c93-adc2-48e5-b7d8-3413551c694a",
"name": "执行认证交易 API",
"type": "n8n-nodes-base.executeWorkflow",
"position": [
208,
-432
],
"parameters": {
"options": {},
"workflowId": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "e4nUcFlYhUsQcGi8",
"cachedResultName": "Trade API Auth"
},
"workflowInputs": {
"value": {
"ticker": "={{ $json.ticker }}",
"classCode": "={{ $json.classCode }}"
},
"schema": [
{
"id": "ticker",
"type": "string",
"display": true,
"removed": false,
"required": false,
"displayName": "ticker",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
},
{
"id": "classCode",
"type": "string",
"display": true,
"removed": false,
"required": false,
"displayName": "classCode",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
}
],
"mappingMode": "defineBelow",
"matchingColumns": [
"s"
],
"attemptToConvertTypes": false,
"convertFieldsToString": true
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "4555c391-af96-4600-9d27-5df6e60489f0",
"name": "Telegram 触发器",
"type": "n8n-nodes-base.telegramTrigger",
"position": [
-192,
-672
],
"webhookId": "2afb4bc6-f907-44db-8c34-3796bdbef16d",
"parameters": {
"updates": [
"callback_query"
],
"additionalFields": {}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "D0iu3DKnOelSnEgy",
"name": "BCS Stocks Analytic Bot"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "86148c42-ccfd-4565-b32c-b9316bc38ee8",
"name": "发布错误",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"position": [
1248,
-608
],
"webhookId": "10e290b2-964a-478b-890f-b1acc63289e3",
"parameters": {
"text": "Ошибка публикации",
"chatId": "{ admin_chat_id }",
"additionalFields": {
"appendAttribution": false
}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "D0iu3DKnOelSnEgy",
"name": "BCS Stocks Analytic Bot"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "3475bd7c-edd8-4bc5-9a7c-40c2ca16bff5",
"name": "成功发布",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"position": [
1248,
-768
],
"webhookId": "6fc8899d-de7a-4f27-8a68-e63b1e4744f6",
"parameters": {
"text": "Пост успешно публикован",
"chatId": "{ admin_chat_id }",
"additionalFields": {
"appendAttribution": false
}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "D0iu3DKnOelSnEgy",
"name": "BCS Stocks Analytic Bot"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "b59a7aa8-ec1c-44e2-88ef-dd945631864e",
"name": "结构化输出解析器",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured",
"position": [
864,
-208
],
"parameters": {
"autoFix": true,
"schemaType": "manual",
"inputSchema": "{\n \"title\": \"string\",\n \"summary\": \"string\"\n}"
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "e8f8b5c4-f4a3-492d-a78a-ac34261a8b94",
"name": "获取操作类型",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-16,
-672
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "ccf9b9b2-6b12-4bf7-9b35-7f2b70a49e40",
"name": "action",
"type": "string",
"value": "={{ $json.callback_query.data.split('::')[0] }}"
},
{
"id": "52ee0570-ed4c-4d3a-bc79-ed2589db5cae",
"name": "id",
"type": "string",
"value": "={{ $json.callback_query.data.split('::')[1] }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "fc7a86db-af8b-4201-a794-7dd60bf5e14e",
"name": "存在类型和 ID",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"position": [
160,
-672
],
"parameters": {
"options": {},
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "ca9eaef8-3da9-477c-a782-e7f4f2f7452f",
"operator": {
"type": "string",
"operation": "exists",
"singleValue": true
},
"leftValue": "={{ $json.action }}",
"rightValue": ""
},
{
"id": "abaf219d-a434-484b-85e6-854f2f78481d",
"operator": {
"type": "string",
"operation": "exists",
"singleValue": true
},
"leftValue": "={{ $json.id }}",
"rightValue": ""
}
]
}
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "153d877b-6ada-482d-acf9-141cc5e18776",
"name": "按 ID 获取帖子",
"type": "n8n-nodes-base.postgres",
"position": [
352,
-688
],
"parameters": {
"limit": 1,
"table": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "analytics_history",
"cachedResultName": "analytics_history"
},
"where": {
"values": [
{
"value": "={{ $json.id }}",
"column": "id"
}
]
},
"schema": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "public"
},
"options": {},
"operation": "select"
},
"credentials": {
"postgres": {
"id": "PTf5S1iOgi9b8JPE",
"name": "Postgres bcs_analytic_bot"
}
},
"typeVersion": 2.6
},
{
"id": "86b0748f-c556-4979-a69f-9156d6085f2e",
"name": "生成错误",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"position": [
1184,
-208
],
"webhookId": "75d3e05e-14f4-4316-85cf-dc36c59265da",
"parameters": {
"text": "=Ошибка при генерации поста ticker: {{ $json.context.ticker }}",
"chatId": "{ admin_chat_id }",
"additionalFields": {
"appendAttribution": false
}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "D0iu3DKnOelSnEgy",
"name": "BCS Stocks Analytic Bot"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "00861c84-cad2-4822-8378-e37c7d07f5f5",
"name": "历史数据",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"maxTries": 2,
"position": [
400,
-432
],
"parameters": {
"url": "https://be.broker.ru/trade-api-market-data-connector/api/v1/candles-chart",
"options": {},
"sendQuery": true,
"sendHeaders": true,
"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "ticker",
"value": "={{ $('Данные для анализа (тут указываются ticker)').item.json.ticker }}"
},
{
"name": "classCode",
"value": "={{ $('Данные для анализа (тут указываются ticker)').item.json.classCode }}"
},
{
"name": "timeFrame",
"value": "H1"
},
{
"name": "startDate",
"value": "={{new Date(Date.now() - 24 * 60 * 60 * 1000 * 60).toISOString()}}"
},
{
"name": "endDate",
"value": "={{new Date().toISOString()}}"
}
]
},
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "Authorization",
"value": "=Bearer {{ $('Execute Auth Trade API').item.json.access_token }}"
}
]
}
},
"retryOnFail": true,
"typeVersion": 4.1,
"alwaysOutputData": true
},
{
"id": "0258bea4-7914-4fd3-8161-52dc5a1ee4fd",
"name": "计算技术分析",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
592,
-432
],
"parameters": {
"jsCode": "// ===== Compact TA for multi-ticker =====\n// Input options:\n// A) multiple items: [{ json: { ticker, classCode, timeFrame, bars: [...] } }, ...]\n// B) single item with batch: { json: { batch: [{ticker, classCode, timeFrame, bars:[...]}] } }\n// C) single item with dict: { json: { barsByTicker: { TICKER: [...], ... }, classCode, timeFrame } }\n//\n// Output: one item per ticker: { context, last, derived }\n\nconst PERIOD_RSI = 14;\nconst BB_PERIOD = 20, BB_K = 2.0;\nconst SMA_PERIOD = 20;\nconst EMA_FAST = 50, EMA_SLOW = 200;\nconst MACD_FAST = 12, MACD_SLOW = 26, MACD_SIGNAL = 9;\nconst ADX_PERIOD = 14;\n\n// ---------- helpers ----------\nfunction num(x){ const n = Number(x); return Number.isFinite(n) ? n : NaN; }\nfunction sma(arr, p){\n const out = new Array(arr.length).fill(null); let s=0;\n for(let i=0;i<arr.length;i++){ s+=arr[i]; if(i>=p) s-=arr[i-p]; if(i>=p-1) out[i]=s/p; }\n return out;\n}\nfunction ema(arr, p){\n const out=new Array(arr.length).fill(null); const k=2/(p+1);\n let s=0; for(let i=0;i<p;i++) s+=arr[i]; let prev=s/p; out[p-1]=prev;\n for(let i=p;i<arr.length;i++){ prev=arr[i]*k + prev*(1-k); out[i]=prev; }\n return out;\n}\nfunction rollingStd(arr,p){\n const out=new Array(arr.length).fill(null);\n for(let i=p-1;i<arr.length;i++){\n const sl=arr.slice(i-p+1,i+1);\n const m=sl.reduce((a,b)=>a+b,0)/sl.length;\n const v=sl.reduce((a,b)=>a+(b-m)*(b-m),0)/sl.length;\n out[i]=Math.sqrt(v);\n }\n return out;\n}\nfunction rsi(arr,p=14){\n const out=new Array(arr.length).fill(null); let g=0,l=0;\n for(let i=1;i<=p;i++){ const ch=arr[i]-arr[i-1]; if(ch>0) g+=ch; else l-=ch; }\n let avgG=g/p, avgL=l/p; out[p]=100 - (100/(1 + (avgL===0?Infinity:avgG/avgL)));\n for(let i=p+1;i<arr.length;i++){\n const ch=arr[i]-arr[i-1], gain=Math.max(ch,0), loss=Math.max(-ch,0);\n avgG=(avgG*(p-1)+gain)/p; avgL=(avgL*(p-1)+loss)/p;\n out[i]=100 - (100/(1 + (avgL===0?Infinity:avgG/avgL)));\n }\n return out;\n}\nfunction wilder(arr,p){\n const out=new Array(arr.length).fill(null); let s=0;\n for(let i=0;i<p;i++) s+=arr[i]||0; let prev=s/p; out[p-1]=prev; const a=1/p;\n for(let i=p;i<arr.length;i++){ prev=prev + a*((arr[i]||0)-prev); out[i]=prev; }\n return out;\n}\nfunction tr(h,l,pc){ return Math.max(h-l, Math.abs(h-pc), Math.abs(l-pc)); }\nfunction adx(highs,lows,closes,p=14){\n const len=closes.length, TR=new Array(len).fill(null), plusDM=new Array(len).fill(null), minusDM=new Array(len).fill(null);\n for(let i=1;i<len;i++){\n const up=highs[i]-highs[i-1], dn=lows[i-1]-lows[i];\n plusDM[i]=(up>dn && up>0)?up:0; minusDM[i]=(dn>up && dn>0)?dn:0; TR[i]=tr(highs[i],lows[i],closes[i-1]);\n }\n const ATR=wilder(TR.map(v=>v??0),p);\n const plusDI=wilder(plusDM.map(v=>v??0),p).map((v,i)=> ATR[i]?100*v/ATR[i]:null);\n const minusDI=wilder(minusDM.map(v=>v??0),p).map((v,i)=> ATR[i]?100*v/ATR[i]:null);\n const DX=plusDI.map((pdi,i)=> (pdi!=null && minusDI[i]!=null && (pdi+minusDI[i])!==0)? 100*Math.abs(pdi-minusDI[i])/(pdi+minusDI[i]) : null);\n const ADX=wilder(DX.map(v=>v??0),p);\n return { plusDI, minusDI, ADX };\n}\nfunction clamp01(x){ return Math.max(0, Math.min(1, x)); }\n\n// ---------- core compute for single ticker ----------\nfunction computeOne(meta){\n const raw = Array.isArray(meta.bars) ? meta.bars : [];\n if (raw.length < 30) {\n return {\n error: true,\n payload: { context: { ticker: meta.ticker ?? null }, message: \"Недостаточно баров (нужно >= 30)\" }\n };\n }\n\n // sort asc & normalize\n const bars = raw.slice().sort((a,b)=> new Date(a.time) - new Date(b.time))\n .map(b=>({\n time:String(b.time),\n open:num(b.open), high:num(b.high), low:num(b.low), close:num(b.close), volume:num(b.volume)\n }));\n\n const N = bars.length;\n const closes = bars.map(b=>b.close), highs = bars.map(b=>b.high), lows = bars.map(b=>b.low);\n\n // series\n const rsi14 = rsi(closes, PERIOD_RSI);\n const sma20 = sma(closes, SMA_PERIOD);\n const ema50 = ema(closes, EMA_FAST);\n const ema200 = ema(closes, EMA_SLOW);\n\n const ema12 = ema(closes, MACD_FAST);\n const ema26 = ema(closes, MACD_SLOW);\n const macdLine = closes.map((_,i)=> (ema12[i]!=null && ema26[i]!=null) ? ema12[i]-ema26[i] : null);\n const macdForSignal = macdLine.map(v=> v==null ? 0 : v);\n const macdSignalCore = ema(macdForSignal.filter((_,i)=> macdLine[i]!=null), MACD_SIGNAL);\n let si=0; const macdSignal = macdLine.map(v=> v!=null ? macdSignalCore[si++] : null);\n const macdHist = macdLine.map((v,i)=> (v!=null && macdSignal[i]!=null) ? v - macdSignal[i] : null);\n\n const bbMid = sma20;\n const bbStd = rollingStd(closes, BB_PERIOD);\n const bbUpper = bbMid.map((m,i)=> m!=null ? m + BB_K*bbStd[i] : null);\n const bbLower = bbMid.map((m,i)=> m!=null ? m - BB_K*bbStd[i] : null);\n\n const { plusDI, minusDI, ADX } = adx(highs, lows, closes, ADX_PERIOD);\n\n // last\n const i = N - 1;\n const price = closes[i];\n const last = {\n price,\n rsi14: rsi14[i],\n macd: macdLine[i],\n macdSignal: macdSignal[i],\n macdHist: macdHist[i],\n bbUpper: bbUpper[i],\n bbMid: bbMid[i],\n bbLower: bbLower[i],\n sma20: sma20[i],\n ema50: ema50[i],\n ema200: ema200[i],\n adx14: ADX[i],\n plusDI: plusDI[i],\n minusDI: minusDI[i],\n };\n\n const derived = {\n priceAboveSma20: (price!=null && last.sma20!=null) ? (price > last.sma20) : null,\n emaCross: (last.ema50!=null && last.ema200!=null) ? (last.ema50>last.ema200 ? \"golden\" : last.ema50<last.ema200 ? \"death\" : \"flat\") : null,\n macdBias: (last.macd!=null && last.macdSignal!=null) ? (last.macd > last.macdSignal ? \"bullish\" : \"bearish\") : null,\n trendStrength: (last.adx14==null) ? null : (last.adx14<20 ? \"weak\" : last.adx14<40 ? \"moderate\" : \"strong\"),\n bbPos01: (last.bbUpper!=null && last.bbLower!=null && price!=null) ? clamp01((price - last.bbLower) / (last.bbUpper - last.bbLower)) : null,\n };\n\n const context = {\n ticker: meta.ticker ?? null,\n classCode: meta.classCode ?? null,\n timeFrame: meta.timeFrame ?? \"H1\",\n end: bars[N-1].time\n };\n\n return { error:false, payload:{ context, last, derived } };\n}\n\n// ---------- gather inputs ----------\nconst inputs = $input.all(); // A) multiple items case\n\nlet jobs = [];\n\n// A) multiple items with per-ticker bars\nif (inputs.length > 1 || (inputs[0]?.json?.bars && inputs[0]?.json?.ticker)) {\n jobs = inputs.map(it => ({ ticker: it.json.ticker, meta: it.json }));\n}\n// B) single item with batch: meta.batch = [{ticker, bars, ...}, ...]\nelse if (Array.isArray(inputs[0]?.json?.batch)) {\n jobs = inputs[0].json.batch.map(x => ({ ticker: x.ticker, meta: x }));\n}\n// C) single item with dict: meta.barsByTicker = { TICK1:[...], TICK2:[...] }\nelse if (inputs[0]?.json?.barsByTicker && typeof inputs[0].json.barsByTicker === 'object') {\n const common = { classCode: inputs[0].json.classCode, timeFrame: inputs[0].json.timeFrame };\n jobs = Object.entries(inputs[0].json.barsByTicker).map(([ticker, bars]) => ({\n ticker,\n meta: { ...common, ticker, bars }\n }));\n}\n// fallback: single standard item\nelse {\n jobs = [{ ticker: inputs[0]?.json?.ticker ?? null, meta: inputs[0]?.json ?? {} }];\n}\n\n// ---------- compute and return one item per ticker ----------\nconst out = [];\nfor (const { meta } of jobs) {\n const res = computeOne(meta);\n if (res.error) {\n out.push({ json: { error: res.payload.message || \"Недостаточно баров (нужно >= 30)\", context: { ticker: meta.ticker ?? null } } });\n } else {\n out.push({ json: res.payload });\n }\n}\n\nreturn out;\n"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "f721ec3f-c629-4045-b80d-786e78fc6672",
"name": "ID 生成",
"type": "n8n-nodes-base.crypto",
"position": [
1072,
-432
],
"parameters": {
"action": "generate"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a5271f93-d5da-4e12-832d-de52d5c96dbe",
"name": "发送帖子进行验证",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"onError": "continueErrorOutput",
"position": [
1424,
-432
],
"webhookId": "e010c79b-c1fe-42c4-a7e9-0212755ec9e9",
"parameters": {
"text": "={{ $json.title }}\n\n{{ $json.summary }}",
"chatId": "={ admin_chat_id }",
"replyMarkup": "inlineKeyboard",
"inlineKeyboard": {
"rows": [
{
"row": {
"buttons": [
{
"text": "Опубликовать",
"additionalFields": {
"callback_data": "=publish::{{ $('ID Generation').item.json.data }}"
}
},
{
"text": "Повторить",
"additionalFields": {
"callback_data": "=retry::{{ $('ID Generation').item.json.data }}"
}
}
]
}
}
]
},
"additionalFields": {
"appendAttribution": false
}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "D0iu3DKnOelSnEgy",
"name": "BCS Stocks Analytic Bot"
}
},
"executeOnce": false,
"typeVersion": 1.2,
"alwaysOutputData": false
},
{
"id": "bbdaca8b-ced8-4531-99e0-88af94944352",
"name": "在 Profit 中发布帖子",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"onError": "continueErrorOutput",
"position": [
1056,
-704
],
"parameters": {
"url": "https://my.broker.ru/web/api/v2/newsfeed/posts",
"method": "POST",
"options": {
"redirect": {
"redirect": {}
}
},
"sendBody": true,
"contentType": "multipart-form-data",
"sendHeaders": true,
"bodyParameters": {
"parameters": [
{
"name": "body",
"value": "={{ $('Собираем пост').item.json.post.toJsonString() }}"
}
]
},
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "authorization",
"value": "=Bearer {{ $json.access_token }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "0b8c343a-567d-45b3-8883-9abe03a34b77",
"name": "分支",
"type": "n8n-nodes-base.switch",
"position": [
528,
-688
],
"parameters": {
"rules": {
"values": [
{
"outputKey": "publish",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "6705dbe2-66e4-4768-9400-e1de6d63b9d5",
"operator": {
"type": "string",
"operation": "startsWith"
},
"leftValue": "={{ $('Get Action Type').item.json.action }}",
"rightValue": "publish"
}
]
},
"renameOutput": true
},
{
"outputKey": "retry",
"conditions": {
"options": {
"version": 2,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "1d8c2bca-9762-4ee0-ad6b-a3f564e0103d",
"operator": {
"type": "string",
"operation": "startsWith"
},
"leftValue": "={{ $('Get Action Type').item.json.action }}",
"rightValue": "retry"
}
]
},
"renameOutput": true
}
]
},
"options": {}
},
"typeVersion": 3.2
},
{
"id": "40f72a3f-9d40-4319-857a-3372b41732fc",
"name": "收集帖子",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
704,
-704
],
"parameters": {
"jsCode": "const ticker = $input.first().json.ticker\nconst classCode = $input.first().json.classCode\nconst title = $input.first().json.title\nconst text = $input.first().json.summary\n\nconst post = {\n title: title,\n content: `${text}\\n#Теханализ {$${ticker}}`,\n filesInfo: [],\n instruments: [{ securityCode: ticker, classCode: classCode }],\n profiles: [],\n tags: ['Теханализ'],\n strategies: []\n};\n\nreturn [{ json: { post } }];\n"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "3a1e1f0f-2b19-4f3e-8ef2-7ff5c1208253",
"name": "发送文本消息",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"position": [
1632,
-336
],
"webhookId": "4101afc1-522e-4451-b96f-a3767f26d378",
"parameters": {
"text": "=Ошибка генерации по {{ $json.ticker }} - {{ $json.error }}",
"chatId": "{ admin_chat_id }",
"replyMarkup": "inlineKeyboard",
"inlineKeyboard": {
"rows": [
{
"row": {
"buttons": [
{
"text": "Повторить",
"additionalFields": {
"callback_data": "=retry::{{ $('ID Generation').item.json.data }}"
}
}
]
}
}
]
},
"additionalFields": {
"appendAttribution": false
}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "D0iu3DKnOelSnEgy",
"name": "BCS Stocks Analytic Bot"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "a332ec95-1e1a-44e1-9e2d-1c3ad24dcde5",
"name": "保存帖子",
"type": "n8n-nodes-base.postgres",
"position": [
1248,
-432
],
"parameters": {
"table": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "analytics_history",
"cachedResultName": "analytics_history"
},
"schema": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "public",
"cachedResultName": "public"
},
"columns": {
"value": {
"id": "={{ $json.data }}",
"title": "={{ $('AI Agent').item.json.output.title }}",
"ticker": "={{ $('Рассчет TA').item.json.context.ticker }}",
"summary": "={{ $('AI Agent').item.json.output.summary }}",
"classCode": "={{ $('Рассчет TA').item.json.context.classCode }}"
},
"schema": [
{
"id": "id",
"type": "string",
"display": true,
"required": true,
"displayName": "id",
"defaultMatch": true,
"canBeUsedToMatch": true
},
{
"id": "created_at",
"type": "dateTime",
"display": true,
"required": false,
"displayName": "created_at",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
},
{
"id": "summary",
"type": "string",
"display": true,
"removed": false,
"required": false,
"displayName": "summary",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
},
{
"id": "ticker",
"type": "string",
"display": true,
"removed": false,
"required": false,
"displayName": "ticker",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
},
{
"id": "classCode",
"type": "string",
"display": true,
"removed": false,
"required": false,
"displayName": "classCode",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
},
{
"id": "title",
"type": "string",
"display": true,
"removed": false,
"required": false,
"displayName": "title",
"defaultMatch": false,
"canBeUsedToMatch": true
}
],
"mappingMode": "defineBelow",
"matchingColumns": [
"id"
],
"attemptToConvertTypes": false,
"convertFieldsToString": false
},
"options": {}
},
"credentials": {
"postgres": {
"id": "PTf5S1iOgi9b8JPE",
"name": "Postgres bcs_analytic_bot"
}
},
"typeVersion": 2.6
},
{
"id": "cedff92e-feb3-403c-be04-f7fd74ad7fcb",
"name": "分析数据（此处指定股票代码）",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
0,
-432
],
"parameters": {
"jsCode": "const data = $input.first()?.json;\n\nconst defaultTickers = [ \n { ticker: \"GAZP\", classCode: \"TQBR\" }, \n { ticker: \"SBER\", classCode: \"TQBR\" },\n { ticker: \"LKOH\", classCode: \"TQBR\" }\n];\n\n// Если есть входные данные с ticker и classCode - используем их, иначе дефолтные\nconst result = (data?.ticker && data?.classCode) \n ? [{ ticker: data.ticker, classCode: data.classCode }]\n : defaultTickers;\n\nreturn result.map(item => ({ json: item }));"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "76608d62-aef1-4fa2-b1cd-3bbd03b6b1b9",
"name": "便签 2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-992,
-784
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 700,
"height": 924,
"content": "# 📈 AI 股票分析与 BCS \"Profit\" 社交网络发布工作流"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a42b6f27-bdd6-412a-96b5-d8d3b2ca6271",
"name": "查询回调",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"position": [
-16,
-832
],
"webhookId": "57da57bf-7944-481d-a39d-b52db04c7b76",
"parameters": {
"queryId": "={{ $json.callback_query.id }}",
"resource": "callback",
"additionalFields": {}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "D0iu3DKnOelSnEgy",
"name": "BCS Stocks Analytic Bot"
}
},
"typeVersion": 1.2
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "55d6ca44-7fdd-4132-a10a-85d2b67eb554",
"connections": {
"AI Agent": {
"main": [
[
{
"node": "ID Generation",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "Ошибка генерации",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"ID Generation": {
"main": [
[
{
"node": "Сохранение поста",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Get Post By Id": {
"main": [
[
{
"node": "Развилка",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Get Action Type": {
"main": [
[
{
"node": "Exist type and id",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Schedule Trigger": {
"main": [
[
{
"node": "Данные для анализа (тут указываются ticker)",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Telegram Trigger": {
"main": [
[
{
"node": "Get Action Type",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "Query callback",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Развилка": {
"main": [
[
{
"node": "Собираем пост",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "Данные для анализа (тут указываются ticker)",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Exist type and id": {
"main": [
[
{
"node": "Get Post By Id",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "Ошибка публикации",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Рассчет TA": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Execute Auth Login": {
"main": [
[
{
"node": "Публикация постав в Профите",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"OpenRouter Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
},
{
"node": "Structured Output Parser",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Execute Auth Trade API": {
"main": [
[
{
"node": "Исторические данные",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Structured Output Parser": {
"ai_outputParser": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_outputParser",
"index": 0
}
]
]
},
"Собираем пост": {
"main": [
[
{
"node": "Execute Auth Login",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Сохранение поста": {
"main": [
[
{
"node": "Отправка поста на валидацию",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Исторические данные": {
"main": [
[
{
"node": "Рассчет TA",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Отправка поста на валидацию": {
"main": [
[],
[
{
"node": "Send a text message",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Публикация постав в Профите": {
"main": [
[
{
"node": "Успешно опубликовано",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "Ошибка публикации",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Данные для анализа (тут указываются ticker)": {
"main": [
[
{
"node": "Execute Auth Trade API",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}常见问题
如何使用这个工作流？
复制上方的 JSON 配置代码，在您的 n8n 实例中创建新工作流并选择「从 JSON 导入」，粘贴配置后根据需要修改凭证设置即可。
这个工作流适合什么场景？
高级 - 加密货币交易, 多模态 AI
需要付费吗？
本工作流完全免费，您可以直接导入使用。但请注意，工作流中使用的第三方服务（如 OpenAI API）可能需要您自行付费。
相关工作流推荐
GiggleGPTBot 模板
使用 OpenRouter 创建具有 AI 驱动幽默、调侃和统计功能的机智 Telegram 机器人
If
Code
Switch
+7
27 节点Sergey Skorobogatov
AI 聊天机器人
LinkedIn和X病毒内容自动引擎
使用AI生成和发布自动创建LinkedIn和X的病毒内容
If
Set
Wait
+26
156 节点Diptamoy Barman
内容创作
GPT-4驱动的冷邮件工作流，包含完全定制的3封邮件跟进
使用GPT-4、Mailgun和Supabase自动化个性化冷邮件序列
If
Set
Code
+22
100 节点Paul
客户培育
完整的 B2B 销售流程：Apollo 潜在客户生成、Mailgun 外展和 AI 回复管理
完整的 B2B 销售流程：Apollo 潜在客户生成、Mailgun 外展和 AI 回复管理
If
Set
Code
+26
116 节点Paul
内容创作
Telegram论坛脉搏：使用Gemini和Groq AI模型的社区监控
Telegram论坛脉搏：使用Gemini和Groq AI模型的社区监控
If
Set
Code
+13
59 节点Nguyen Thieu Toan
杂项
美甲沙龙：主代理V2 Telegram版
集成Telegram、Claude和GPT5-mini的多智能体沙龙预约管理系统
If
Set
Code
+19
67 节点Denis
内容创作
