株式分析テンプレート
上級
これはCrypto Trading, Multimodal AI分野の自動化ワークフローで、25個のノードを含みます。主にIf, Set, Code, Crypto, Switchなどのノードを使用。 株式市場のインサイトを生成するために、技術分析、AI、Telegram を組み合わせて発表
前提条件
- •PostgreSQLデータベース接続情報
- •Telegram Bot Token
- •ターゲットAPIの認証情報が必要な場合あり
使用ノード (25)
ワークフロープレビュー
ノード接続関係を可視化、ズームとパンをサポート
ワークフローをエクスポート
以下のJSON設定をn8nにインポートして、このワークフローを使用できます
{
"id": "qYCUH4cxGizp7l1b",
"meta": {
"instanceId": "673dd365761c86615255caaaae908ad0f2b40ed6e6f64e1be5631254544e65ca",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Stock Analytic Template",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "1976d330-4339-4a6c-9915-f62fcb2690be",
"name": "AIエージェント",
"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チャットモデル",
"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": "スケジュールトリガー",
"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": "認証ログイン実行",
"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": "認証取引実行 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 トリガー",
"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": "公開エラー",
"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": "公開成功",
"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": "構造化出力パーサー",
"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": "アクションタイプ取得",
"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": "タイプとIDの存在確認",
"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": "IDによる投稿取得",
"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": "生成エラー",
"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": "ヒストリカルデータ",
"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": "TA計算",
"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": "投稿を検証に送信",
"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": "プロフィットへの投稿公開",
"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": "分岐",
"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": "投稿を組み立て",
"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": "テキストメッセージ送信",
"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": "投稿保存",
"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": "分析用データ（ティッカー指定）",
"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": "付箋ノート2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-992,
-784
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 700,
"height": 924,
"content": "# 📈 AI Stock Analytics & BCS \"Profit\" Social Network Publishing Workflow \n\nThis workflow automatically generates stock market insights for selected tickers (e.g. GAZP, SBER, LKOH) using historical data, technical indicators, and an AI model. The results are then sent to Telegram for quick moderation and publishing. \n\n## 🔑 What this workflow does\n- **Runs twice a day** on a schedule with a predefined list of tickers. \n- **Fetches historical market data** from a broker API. \n- **Calculates key technical indicators** (RSI, EMA/SMA, MACD, Bollinger Bands, ADX). \n- **Generates an investment post** (title + summary) using an LLM. \n- **Stores results** in a PostgreSQL database. \n- **Sends a draft post to Telegram** with inline buttons *“Publish”* and *“Retry”*. \n- **Handles Telegram actions**: publishes the post to the final channel or re-runs the generation process. \n\n## 📌 Key features\n- Multi-ticker support in a single run. \n- Automatic error handling (e.g. missing data or invalid AI JSON output). \n- Human-in-the-loop moderation through Telegram before publishing. \n- PostgreSQL integration for history and analytics storage. \n- Flexible structure: easy to extend with new tickers, indicators, or publishing channels. \n\n## 🛠️ Nodes used\n- **Trigger:** Schedule (twice daily) + Telegram Trigger (button callbacks). \n- **Data:** HTTP Request (broker API), Function (technical analysis calculations). \n- **AI:** OpenAI / OpenRouter with structured JSON output. \n- **Storage:** PostgreSQL (analytics history). \n- **Messaging:** Telegram (drafts and publishing). \n\n## 🚀 Who is this for\n- Fintech startups looking to automate market content. \n- Investment bloggers posting daily stock analysis. \n- Analysts experimenting with trading strategies on real market data. \n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a42b6f27-bdd6-412a-96b5-d8d3b2ca6271",
"name": "クエリコールバック",
"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": {
"1976d330-4339-4a6c-9915-f62fcb2690be": {
"main": [
[
{
"node": "f721ec3f-c629-4045-b80d-786e78fc6672",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "86b0748f-c556-4979-a69f-9156d6085f2e",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f721ec3f-c629-4045-b80d-786e78fc6672": {
"main": [
[
{
"node": "a332ec95-1e1a-44e1-9e2d-1c3ad24dcde5",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"153d877b-6ada-482d-acf9-141cc5e18776": {
"main": [
[
{
"node": "0b8c343a-567d-45b3-8883-9abe03a34b77",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"e8f8b5c4-f4a3-492d-a78a-ac34261a8b94": {
"main": [
[
{
"node": "fc7a86db-af8b-4201-a794-7dd60bf5e14e",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"8affe1e1-06bb-49ab-bead-95e6de0696f8": {
"main": [
[
{
"node": "cedff92e-feb3-403c-be04-f7fd74ad7fcb",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"4555c391-af96-4600-9d27-5df6e60489f0": {
"main": [
[
{
"node": "e8f8b5c4-f4a3-492d-a78a-ac34261a8b94",
"type": "main",
"index": 0
},
{
"node": "a42b6f27-bdd6-412a-96b5-d8d3b2ca6271",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"0b8c343a-567d-45b3-8883-9abe03a34b77": {
"main": [
[
{
"node": "40f72a3f-9d40-4319-857a-3372b41732fc",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "cedff92e-feb3-403c-be04-f7fd74ad7fcb",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"fc7a86db-af8b-4201-a794-7dd60bf5e14e": {
"main": [
[
{
"node": "153d877b-6ada-482d-acf9-141cc5e18776",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "86148c42-ccfd-4565-b32c-b9316bc38ee8",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"0258bea4-7914-4fd3-8161-52dc5a1ee4fd": {
"main": [
[
{
"node": "1976d330-4339-4a6c-9915-f62fcb2690be",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"2843ee64-77b1-40ad-927c-742786ecd60e": {
"main": [
[
{
"node": "bbdaca8b-ced8-4531-99e0-88af94944352",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"bf94369a-e36d-460e-903e-2c78a428291d": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "1976d330-4339-4a6c-9915-f62fcb2690be",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
},
{
"node": "b59a7aa8-ec1c-44e2-88ef-dd945631864e",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"95946c93-adc2-48e5-b7d8-3413551c694a": {
"main": [
[
{
"node": "00861c84-cad2-4822-8378-e37c7d07f5f5",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"b59a7aa8-ec1c-44e2-88ef-dd945631864e": {
"ai_outputParser": [
[
{
"node": "1976d330-4339-4a6c-9915-f62fcb2690be",
"type": "ai_outputParser",
"index": 0
}
]
]
},
"40f72a3f-9d40-4319-857a-3372b41732fc": {
"main": [
[
{
"node": "2843ee64-77b1-40ad-927c-742786ecd60e",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a332ec95-1e1a-44e1-9e2d-1c3ad24dcde5": {
"main": [
[
{
"node": "a5271f93-d5da-4e12-832d-de52d5c96dbe",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"00861c84-cad2-4822-8378-e37c7d07f5f5": {
"main": [
[
{
"node": "0258bea4-7914-4fd3-8161-52dc5a1ee4fd",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"a5271f93-d5da-4e12-832d-de52d5c96dbe": {
"main": [
[],
[
{
"node": "3a1e1f0f-2b19-4f3e-8ef2-7ff5c1208253",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"bbdaca8b-ced8-4531-99e0-88af94944352": {
"main": [
[
{
"node": "3475bd7c-edd8-4bc5-9a7c-40c2ca16bff5",
"type": "main",
"index": 0
}
],
[
{
"node": "86148c42-ccfd-4565-b32c-b9316bc38ee8",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"cedff92e-feb3-403c-be04-f7fd74ad7fcb": {
"main": [
[
{
"node": "95946c93-adc2-48e5-b7d8-3413551c694a",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}よくある質問
このワークフローの使い方は？
上記のJSON設定コードをコピーし、n8nインスタンスで新しいワークフローを作成して「JSONからインポート」を選択、設定を貼り付けて認証情報を必要に応じて変更してください。
このワークフローはどんな場面に適していますか？
上級 - 仮想通貨取引, マルチモーダルAI
有料ですか？
このワークフローは完全無料です。ただし、ワークフローで使用するサードパーティサービス（OpenAI APIなど）は別途料金が発生する場合があります。
関連ワークフロー
GiggleGPTBot テンプレート
OpenRouter を使って AI によるユーモア・からかったり・統計機能付きの Telegram ボットを作成
If
Code
Switch
+
If
Code
Switch
27 ノードSergey Skorobogatov
AIチャットボット
LinkedInおよびXウイルスのなコンテンツ自動エンジン
AIを使ってLinkedInとXにウイルスのなコンテンツを自動生成して公開する
If
Set
Wait
+
If
Set
Wait
156 ノードDiptamoy Barman
コンテンツ作成
GPT-4駆動のカールドメールワークフロー（完全カスタマイズされた3本のメールフォロー付き）
GPT-4、Mailgun、Supabaseを使ってパーソナライズされたラグディ冷信Seriesを自動化
If
Set
Code
+
If
Set
Code
100 ノードPaul
リードナーチャリング
完全な B2B セールスフロー：Apollo リード生成、Mailgun 外信、および AI 返信管理
完全なB2Bセールスフロー：Apolloリード生成、Mailgunアウト Reach、AI返信管理
If
Set
Code
+
If
Set
Code
116 ノードPaul
コンテンツ作成
Telegramフォーラムペルス：コミュニティモニタリングのためのGeminiとGroq AIモデル
Telegramフォーラムペルス：GeminiとGroq AIモデルを使ったコミュニティ監視
If
Set
Code
+
If
Set
Code
59 ノードNguyen Thieu Toan
その他
デリバリー ハンバーガーショップ MVP
🤖 レストランと配送の自動化を支援するAI駆動型WhatsAppアシスタント
If
Set
Code
+
If
Set
Code
152 ノードBruno Dias
