Update app.py

app.py

@@ -16,6 +16,7 @@ from plotly.subplots import make_subplots
 
 # 台股代號對應表 (移除台指期，因為它現在是獨立區塊)
 TAIWAN_STOCKS = {
+    '元大台灣50': '0050.TW', # 新增
     '台積電': '2330.TW',
     '聯發科': '2454.TW',
     '鴻海': '2317.TW',
@@ -25,20 +26,20 @@ TAIWAN_STOCKS = {
     '國泰金': '2882.TW',
     '台達電': '2308.TW',
     '統一': '1216.TW',
-    '日月光': '3711.TW',
-    '長榮': '2603.TW',
+    '日月光': '2311.TW',
+    '長榮': '2306.TW',
     '慧洋-KY': '2637.TW',
     '上銀': '2049.TW',
     '台泥': '1101.TW',
     '譜瑞-KY': '4966.TWO',
     '貿聯-KY': '3665.TW',
-    '南電': '8046.TW',
     '騰雲': '6870.TWO',
     '穩懋': '3105.TWO'
 }
 
 # 產業分類
 INDUSTRY_MAPPING = {
+    '0050.TW': 'ETF', # 新增
     '2330.TW': '半導體',
     '2454.TW': '半導體',
     '2317.TW': '電子組件',
@@ -48,14 +49,13 @@ INDUSTRY_MAPPING = {
     '2882.TW': '金融',
     '2308.TW': '電子',
     '1216.TW': '食品',
-    '3711.TW': '半導體',
-    '2603.TW': '航運',
+    '2311.TW': '半導體',
+    '2306.TW': '航運',
     '2637.TW': '散裝航運',
     '2049.TW': '工具機',
     '1101.TW': '營建',
     '4966.TWO': '高速傳輸',
     '3665.TW': '連接器',
-    '8046.TW': 'ABF載板',
     '6870.TWO': '軟體整合',
     '3105.TWO': 'PA功率'
 }
@@ -293,7 +293,7 @@ app.layout = html.Div([
     # 台指期獨立預測區塊 - 置於頂部
     html.Div([
         html.H2("🤖 AI深度學習預測 - 台指期指數", style={
-            'text-align': 'center', 
+            'text-align': 'center',
             'color': '#FFCC22',
             'margin-bottom': '25px'
         }),
@@ -383,7 +383,7 @@ app.layout = html.Div([
             ])
         ], style={'width': '100%', 'display': 'inline-block', 'vertical-align': 'top'}),
     ]),
-    
+
     # 技術指標選擇區域
     html.Div([
         html.H3("📊 進階技術指標分析", style={'margin-bottom': '20px'}),
@@ -494,7 +494,9 @@ app.layout = html.Div([
         ])
     ], style={'margin-top': '30px'}),
 
-    # 多檔股票比較區域
+    # ==============================================================================
+    # ===== 修改後的多檔股票比較區域 =====
+    # ==============================================================================
     html.Div([
         html.H3("📊 多檔股票比較分析", style={'margin-bottom': '20px'}),
         html.Div([
@@ -503,9 +505,14 @@ app.layout = html.Div([
                 dcc.Dropdown(
                     id='comparison-stocks',
                     options=[{'label': name, 'value': symbol} for name, symbol in TAIWAN_STOCKS.items()],
-                    value=['2330.TW', '2454.TW', '2317.TW'],  # 預設選擇
+                    value=['0050.TW', '2330.TW', '2454.TW'],  # 修改：預設包含0050
                     multi=True,
-                    style={'margin-bottom': '15px'}
+                    style={'margin-bottom': '5px'} # 調整間距
+                ),
+                # 新增：提示文字
+                html.Small(
+                    '（元大台灣50 (0050.TW) 為固定比較基準，不可移除）',
+                    style={'display': 'block', 'font-style': 'italic', 'color': 'gray'}
                 )
             ], style={'width': '60%', 'display': 'inline-block'}),
 
@@ -521,7 +528,7 @@ app.layout = html.Div([
                     ],
                     value='3mo'
                 )
-            ], style={'width': '35%', 'display': 'inline-block', 'margin-left': '5%'})
+            ], style={'width': '35%', 'display': 'inline-block', 'margin-left': '5%', 'vertical-align': 'top'})
         ]),
 
         html.Div([
@@ -774,14 +781,14 @@ def update_price_chart(selected_stock, period, chart_type):
 
     # 添加移動平均線到左側子圖
     fig.add_trace(go.Scatter(
-        x=data.index, y=data['MA5'], mode='lines', 
+        x=data.index, y=data['MA5'], mode='lines',
         name='MA5', line=dict(color='orange')
     ), row=1, col=1)
     fig.add_trace(go.Scatter(
-        x=data.index, y=data['MA20'], mode='lines', 
+        x=data.index, y=data['MA20'], mode='lines',
         name='MA20', line=dict(color='blue')
     ), row=1, col=1)
-    
+
     # --- 3. 在右側子圖 (col=2) 繪製成交量分佈圖 ---
     # 計算 Volume Profile 數據
     bin_edges, volume_per_bin, price_centers = calculate_volume_profile(data, num_bins=50)
@@ -806,7 +813,7 @@ def update_price_chart(selected_stock, period, chart_type):
         title_text=f'{stock_name} 股價走勢與成交量分佈',
         height=500,
         showlegend=True,
-        
+
         # 左側子圖的座標軸設定
         xaxis1=dict(
             title='日期',
@@ -825,7 +832,7 @@ def update_price_chart(selected_stock, period, chart_type):
         yaxis2=dict(
             showticklabels=False # 因為共享Y軸，所以隱藏右側的Y軸標籤
         ),
-        
+
         bargap=0.05 # 長條圖間的間隙
     )
 
@@ -854,7 +861,7 @@ def update_advanced_technical_chart(indicator, selected_stock, period):
         fig.add_hline(y=70, line_dash="dash", line_color="green", annotation_text="超買線(70)")
         fig.add_hline(y=30, line_dash="dash", line_color="red", annotation_text="超賣線(30)")
         fig.add_hline(y=50, line_dash="dot", line_color="gray", annotation_text="中線(50)")
-        
+
         # 根據台股慣例修改顏色
         fig.add_hrect(y0=70, y1=100, fillcolor="green", opacity=0.1)
         fig.add_hrect(y0=0, y1=30, fillcolor="red", opacity=0.1)
@@ -876,9 +883,9 @@ def update_advanced_technical_chart(indicator, selected_stock, period):
 
         # --- 上方子圖 (row=1)：只繪製價格走勢 ---
         fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=data.index, 
-            y=data['Close'], 
-            mode='lines', 
+            x=data.index,
+            y=data['Close'],
+            mode='lines',
             name='收盤價',
             line=dict(color='black', width=1.5)
         ), row=1, col=1)
@@ -886,28 +893,28 @@ def update_advanced_technical_chart(indicator, selected_stock, period):
         # --- 下方子圖 (row=2)：繪製所有MACD相關指標 ---
         # 1. MACD 快線 (DIF)
         fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=data.index, 
-            y=data['MACD'], 
-            mode='lines', 
+            x=data.index,
+            y=data['MACD'],
+            mode='lines',
             name='MACD (快線)',
             line=dict(color='blue', width=2)
         ), row=2, col=1)
-        
+
         # 2. Signal 慢線 (MACD)
         fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=data.index, 
-            y=data['MACD_Signal'], 
-            mode='lines', 
+            x=data.index,
+            y=data['MACD_Signal'],
+            mode='lines',
             name='Signal (慢線)',
             line=dict(color='red', width=2)
         ), row=2, col=1)
-        
+
         # 3. Histogram 柱狀圖
         # 根據台股慣例修改顏色
         colors = ['red' if x >= 0 else 'green' for x in data['MACD_Histogram']]
         fig.add_trace(go.Bar(
-            x=data.index, 
-            y=data['MACD_Histogram'], 
+            x=data.index,
+            y=data['MACD_Histogram'],
             name='MACD柱狀圖',
             marker_color=colors
         ), row=2, col=1)
@@ -1039,7 +1046,7 @@ def update_volume_chart(selected_stock, period):
 
     # 根據漲跌決定顏色 (台股慣例)
     colors = ['red' if data['Close'].iloc[i] > data['Open'].iloc[i] else 'green' for i in range(len(data))]
-    
+
     fig = go.Figure()
     fig.add_trace(go.Bar(
         x=data.index,
@@ -1383,7 +1390,10 @@ def update_pmi_chart(selected_stock):
 
     return fig
 
-# 新增：多檔股票比較
+
+# ==============================================================================
+# ===== 修改後的多檔股票比較回呼函式 =====
+# ==============================================================================
 @app.callback(
     [dash.dependencies.Output('comparison-chart', 'figure'),
      dash.dependencies.Output('comparison-table', 'children')],
@@ -1391,6 +1401,16 @@ def update_pmi_chart(selected_stock):
      dash.dependencies.Input('comparison-period', 'value')]
 )
 def update_comparison_analysis(selected_stocks, period):
+    # --- 新增：確保 0050.TW 始終存在 ---
+    fixed_stock = '0050.TW'
+    # 如果列表為空或 None，則只顯示 0050
+    if not selected_stocks:
+        selected_stocks = [fixed_stock]
+    # 如果 0050 不在列表中，則將其插入到最前面
+    elif fixed_stock not in selected_stocks:
+        selected_stocks.insert(0, fixed_stock)
+    # --- 修改結束 ---
+
     if not selected_stocks:
         return {}, html.Div("請選擇要比較的股票")
 
@@ -1403,7 +1423,8 @@ def update_comparison_analysis(selected_stocks, period):
     for stock in selected_stocks:
         data = get_stock_data(stock, period)
         if not data.empty:
-            stock_name = [name for name, symbol in TAIWAN_STOCKS.items() if symbol == stock][0]
+            # 安全地獲取股票名稱，如果找不到則使用代碼本身
+            stock_name = next((name for name, symbol in TAIWAN_STOCKS.items() if symbol == stock), stock)
 
             # 正規化價格（以期初為基準100）
             normalized_prices = (data['Close'] / data['Close'].iloc[0]) * 100