项目概述： 1.制定标准的金融行业 CRM 产品，设计高可用的客户中心，产品中心，工作中心，任务中心，报表中心，权限中心，活动中心等模块 2.为其他 CRM 项目提供功能依据，一阶段标准产品部署人员分工 3.3名 JAVA 开发，1名 UI 设计师，1名测试，2名前端开发我的职责 4.负责产品版本规划，功能设计，原型设计，表结构设计 5.负责竞品分析，调研券商业务发展方向 6.产品版本选代计划排期，功能验收业绩： 1.为 CRM 项目提供一阶段初始化部署，供项目快速上线，节省成本 2.标准化数据接口，对接上游数据方便 3.标准化对外接口，对外供数方便 4.标准化人...

金融分析师智能工作台

金融-股票 L

FinDash Analyst Suite 是一款面向金融行业分析师的移动端 Web 应用，模拟真实的投资组合管理场景，集成了仪表盘、工作流管理、深度分析、日程管理和个人设置五大核心模块。项目采用前后端分离的 BaaS（Backend as a Service）架构，前端使用 React 19 + TypeScript 构建，后端数据层由 Supabase（PostgreSQL）托管。...

股票量化投资系统

金融-股票学着长大

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...

Baseline股票数据筛选与分析工具

金融-股票 YC

该项目为股票数据筛选与分析工具，主要用于获取市场行情数据并根据设定条件进行筛选与结果输出。通过接入第三方数据接口（如 AKShare、Tushare）获取实时及历史行情数据，结合自定义条件规则实现数据过滤与结果列表生成。项目由本人独立完成数据获取逻辑编写、筛选规则实现与结构设计，支持多条件组合筛选与结果展示优化。在实现过程中，针对数据请求频率与重复调用问题进行结构调整，优化数据处理流程，保证逻辑清晰与可维护性。项目支持功能迭代与规则扩展，可根据不同筛选需求进行参数调整与策略修改，适用于基础量化筛选与数据分析场景。强调数据处理能力与逻辑结构设计，而非复杂策略模型。...

基于WOA优化的多算法期货智能预测系统

金融-股票 HanJun

本项目提供四位一体的智能化期货预测解决方案：首先是多品种实时行情监控，支持黄金、白银、原油等10余种期货合约的实时价格、成交量、持仓量数据可视化展示，实现市场动态的全面把握。其次是WOA智能超参数优化，采用鲸鱼优化算法自动搜索LSTM网络的最佳超参数组合，显著提升模型预测精度和训练效率。第三是双算法预测引擎，集成LSTM-MIP（多输入处理器架构）和RF-MIP-LSTM（随机森林特征选择+多输入LSTM）两种先进算法，支持30天价格走势预测并给出置信区间评估。最后是交互式可视化分析平台，提供历史价格对比、预测误差分析、特征重要性热力图等十余种专业图表，使复杂的预测结果直观易懂，降低专业门槛。...

deeptrade-a

金融-股票 jt

AI 交易顾问系统 1.独立设计并开发的全栈智能交易分析平台，深度集成 DeepSeek 大语言模型，为加密货币与股票市场提供数据驱动的 AI 交易策略建议。 2.后端架构：基于 FastAPI 构建高性能异步 API 服务，运用 Pandas/NumPy 计算 RSI、MACD、布林带等核心量化指标，并整合 OKX、yfinance、akshare 等多源金融市场数据。 3.前端实现：采用 Next.js 16、React 19、TypeScript 与 Tailwind CSS 技术栈，构建响应式现代化用户界面，集成 Supabase 身份认证与 Stripe 支付系统。 ...

xps量化交易系统

金融-股票遥光

内容: xSP 衡泰量化策略交易平台是基于公司多年深耕量化及固收领域的经验，经过不断的优化和重构打磨出的面向中高端量化投资者的平台。旨在为用户提供便捷、高效、可自定义的策略交易平台。系统功能涵盖多行情接入、清洗、聚合，自定义策略的编写及回测，提供自动化报价、实时盯盘等开箱即用的标准策略，并同时支持策略执行的事前、事中、事后风险控制，可满足用户对量化策略各个维度的使用需求。同时公司多年打磨的执行引擎也为策略的高速执行提供了保障，使得策略在安全执行的同时占得市场先机。项目组共有测试开发二十余人，主要业务包括数据引入，数据处理，债券行情展示，债券交易，盘中风控等功能。我在其...

A股智能投资顾问系统

金融-股票 AKA

•【项目描述】基于进化算法和深度学习的A股投资策略推荐系统，实现股票数据爬取、特征工程、模型训练与策略回测的全流程 •【核心亮点】设计并实现遗传算法优化投资组合，结合LSTM时序模型预测股价走势，策略年化收益率在回测中超过基准15% •【技术实现】使用Pandas处理10万+条历史行情数据，构建70+个技术指标特征；使用TensorFlow训练多因子预测模型 •【系统架构】前后端分离架构，Flask提供RESTful API，Vue.js实现交互式数据可视化界面，支持实时策略分析...

智能量化策略平台

金融-股票月半达

该项目为基于 Python 的 AI 量化交易分析系统，主要用于金融市场数据分析、策略研究与回测验证。我在项目中负责整体架构设计、核心算法实现及策略回测模块开发。系统支持多数据源行情接入，对历史行情数据进行清洗、特征工程处理，并结合统计指标与机器学习模型构建量化因子。在策略层面，实现了多种常见量化策略模型，包括趋势跟随、均值回归及因子组合策略，并支持参数化配置与批量回测。回测模块可计算收益率、最大回撤、夏普比率等关键指标，并以可视化方式展示结果，方便进行策略对比与优化。该系统可扩展性强，能够根据不同市场和交易品种灵活调整策略逻辑，为量化研究和策略验证提供稳定、高效的技术支撑。...

C++量化程序回测

金融-股票小灰

本项目是一个以C++为核心技术栈自主研发的、面向A股市场的专业级量化交易策略研究与应用平台。其核心目标是深度对接通达信金融终端，利用其稳定、实时的行情与财务数据源，构建一个从数据获取、策略研究、回测验证到模拟/实盘交易的全流程解决方案。平台在设计上严格遵循金融级系统的高性能、高可靠、低延迟原则，旨在为量化研究员和交易员提供一个强大、灵活且安全的工具，以支持从阿尔法因子挖掘到高频交易策略的各类量化研究与实践数据层：高效、稳定的通达信数据对接引擎接口深度解析：项目核心起点是逆向分析通达信的本地数据存储格式及内存数据接口。我们使用C++编写了高效的文件解析器和内存映射(Memory Mapp...