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，

整个项目目前找不到图片了 这是一款面向普通交易者与量化从业者的轻量化策略研究工具，核心主打‌零代码可视化指标搭建策略‌能力，无需用户精通Python编程，通过界面拖拽选择均线、RSI、MACD、波动率等数十种常用技术指标，自定义金叉死叉、阈值触发、多因子组合等交易规则，即可一键生成可运行的完整交易策略，彻底打破传统量化开发的代码门槛。 策略运行完成后自动生成标准化回测报告，直观展示资金曲线、年化收益率、最大回撤、夏普比率、年度收益拆解等核心绩效指标，支持一键导出完整交易明细与分析文档，帮助用户快速验证策略有效性，避免实盘交易踩坑。

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某外资银行市场风险计算引擎每日批处理耗时过长（约4小时），随着业务量增长随时可能突破SLA，影响次日开盘前的风险报告出具。 问题诊断： 数据库冗余查询严重，同一头寸数据被重复加载多次 计算逻辑全部串行执行，大量独立计算未并行化 每日全量重算，即使只有小部分头寸发生变化 解决方案： 引入Redis缓存层：对高频参考数据做二级缓存，数据库负载降低60% 线程池并行化改造：将独立计算任务拆分为线程池并行处理，处理时间缩减约50% 增量计算方案：追踪当日变动头寸，仅重算变动部分，其余复用前一日基线数据 Spark分布式迁移：将超大规模计算迁移至Spark集群，支持水平扩展 小文件优

产业趋势与投资逻辑分析系统，自动抓取并分析深度研究报告，辅助挖掘高弹性行业机会,技术指标 + AI 规律总结 + 买卖点建议 + ETF 溢价对比

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基于 Python 开发的黄金量化运营中心，对接 MT5 行情与交易接口，实现实时 K 线行情渲染、持仓监控、量化策略运行、多重风控管控、交易数据统计报表等功能。本人负责后端行情数据接入、策略调度、风控逻辑开发、数据统计计算，实现单日亏损熔断、最大回撤、手数限制等风控规则，完成行情解析、指标计算、策略订阅、客户数据看板整套业务，用于贵金属量化策略运维管理。

独立完成期货数据采集分析项目，覆盖四大交易所，实现了自动化抓取、清洗存储、可视化看板和行情报告的完整闭环。熟悉反爬处理、Pandas数据处理和Pyecharts可视化，希望能在贵司发挥数据采集与分析的价值。

数据采集层：针对国内几家主流期货交易所（上期所、大商所、郑商所、中金所），开发Python爬虫脚本，定时抓取每日成交量、持仓量、品种涨跌幅等公开数据。过程中处理了动态加载、请求加密和IP反爬策略，并用APScheduler实现定时调度，保证数据连续稳定。 编写Pandas脚本做每日增量清洗，处理缺失值和异常值，计算5日/20日均线、累计涨跌幅等衍生指标。 可视化与总结：用Matplotlib和Pyecharts生成每日/每周行情看板，涵盖各交易所成交量趋势、热门品种排名、多空对比等图表。每次数据更新后，自动输出一份统计报告，总结当周市场量价变化，辅助复盘决策。