量化数据平台-分析平台
案例介绍
2. 通过Python, Jira, Jerkins, Sentry, Git 维护系统的稳定性，和定时任务的执行, 业务的持续上线，即敏捷开发。
3. 通过Python, RabbitMQ建立实时行情消费队列，供算法团队获取个股的最新报价情况，简单的构建Docker镜像，为算法团队快速挖掘数据、分析数据。
4. 基于zipline 构建公司自己的更高效的策略回测框架（12月底调研结束）
量化数据平台-分析平台
案例介绍
1. 通过Python，Django, MYSQL, Redis 记录回测模型和实盘账户的历史收益情况、调仓，记录30000多个港股、美股、沪深股市的股票、ETF、指数的基本信息和部分ticker 的历史价格数据，分析并提供各周期内的收益情况、市场行情情况、技术分析指标、和更为复杂权重分析和归因分析。并为IT前端和算法团队提供数据接口。
2. 通过Python, Jira, Jerkins, Sentry, Git 维护系统的稳定性，和定时任务的执行, 业务的持续上线，即敏捷开发。
3. 通过Python, RabbitMQ建立实时行情消费队列，供算法团队获取个股的最新报价情况，简单的构建Docker镜像，为算法团队快速挖掘数据、分析数据。
4. 基于zipline 构建公司自己的更高效的策略回测框架（12月底调研结束）
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