股票量化投资系统
案例介绍
核心功能模块：
1. 多数据源接入：支持Tushare、Akshare、东方财富三大主流数据源，实现股票历史数据实时获取
2. 数据处理与分析：内置完整的数据清洗流程，支持MA、EMA、RSI、MACD、布林带等20+种技术指标计算
3. 机器学习模型：集成线性回归、随机森林、SVR、逻辑回归等6种模型，支持分类和回归两种任务类型
4. 智能推荐系统：基于多维度技术指标构建股票评分模型，自动生成潜力股票推荐和交易策略建议
5. 可视化仪表盘：提供股票走势、成交量、技术指标、相关性热力图等多种图表展示
6. 自动化运维：内置健康检查、断点续传、自动更新等功能，保障系统稳定运行
技术实现：
- 后端：Python 3.13 + FastAPI + Redis缓存
- 前端：Streamlit + ECharts
- 数据：pandas + numpy
- ML：scikit-learn
- 部署：Docker容器化，支持一键启动
个人职责：
独立完成系统架构设计、核心代码开发、前端界面实现及部署配置。
股票量化投资系统
案例介绍
本项目是一个功能完整的股票量化投资系统，采用Python+Streamlit技术栈开发，集成了数据获取、清洗处理、可视化分析、机器学习模型训练和智能推荐等核心功能。
核心功能模块：
1. 多数据源接入：支持Tushare、Akshare、东方财富三大主流数据源，实现股票历史数据实时获取
2. 数据处理与分析：内置完整的数据清洗流程，支持MA、EMA、RSI、MACD、布林带等20+种技术指标计算
3. 机器学习模型：集成线性回归、随机森林、SVR、逻辑回归等6种模型，支持分类和回归两种任务类型
4. 智能推荐系统：基于多维度技术指标构建股票评分模型，自动生成潜力股票推荐和交易策略建议
5. 可视化仪表盘：提供股票走势、成交量、技术指标、相关性热力图等多种图表展示
6. 自动化运维：内置健康检查、断点续传、自动更新等功能，保障系统稳定运行
技术实现：
- 后端：Python 3.13 + FastAPI + Redis缓存
- 前端：Streamlit + ECharts
- 数据：pandas + numpy
- ML：scikit-learn
- 部署：Docker容器化，支持一键启动
个人职责：
独立完成系统架构设计、核心代码开发、前端界面实现及部署配置。
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