A 股走势预测分析工具
案例介绍
职责：
设计 **42 维特征工程**：收益率、波动率、乖离率、均线关系、MACD / RSI / KDJ / 布林指标值、量价关系、跳空、滞后收益，全部只用历史信息
三个模型并列对比（RF / GBDT / LogReg），输出上涨概率与特征重要性 Top10
实现 **walk-forward 回测**：扩展窗口 + 每 20 个交易日重训 + 标签窗口 purge，杜绝数据泄露
结果与「一直看涨」「随机猜测」基线对比，设置过拟合告警阈值，**如实呈现模型真实胜率**（600519 真实回测准确率 47.5%，低于随机基线——如实说明短期涨跌接近随机，不做"稳赚"包装）
数据源**多源自动降级** + 本地 CSV 缓存；ECharts 全站本地化，断网也能查看已缓存数据
用 pytest 编写 9 项测试全部通过
A 股走势预测分析工具
案例介绍
项目简介：A 股个股走势分析辅助工具，提供 K 线与均线、技术指标（MACD / KDJ / RSI / 布林）、机器学习涨跌预测（未来 5 个交易日方向 + 上涨概率 + 主要影响特征）与严格防数据泄露的历史回测。
职责：
设计 **42 维特征工程**：收益率、波动率、乖离率、均线关系、MACD / RSI / KDJ / 布林指标值、量价关系、跳空、滞后收益，全部只用历史信息
三个模型并列对比（RF / GBDT / LogReg），输出上涨概率与特征重要性 Top10
实现 **walk-forward 回测**：扩展窗口 + 每 20 个交易日重训 + 标签窗口 purge，杜绝数据泄露
结果与「一直看涨」「随机猜测」基线对比，设置过拟合告警阈值，**如实呈现模型真实胜率**（600519 真实回测准确率 47.5%，低于随机基线——如实说明短期涨跌接近随机，不做"稳赚"包装）
数据源**多源自动降级** + 本地 CSV 缓存；ECharts 全站本地化，断网也能查看已缓存数据
用 pytest 编写 9 项测试全部通过
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