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股票数据入库

本系统面向金融行情数据处理场景,主要负责金融数据从实时采集、本地落盘、数据转换、压缩传输、质量校验到最终存储的全流程自动化处理。 金融数据由 C++ 数据接入程序实时获取,并按照文件大小或时间策略滚动写入本地二进制文件。随着数据持续产生,系统会形成大量分片数据文件,例如 xxx.log.1、xxx.log.2、xxx.log.3 等。 为降低人工处理成本,提高数据交付效率,使用 Python 开发自动化数据处理程序,对指定目录下的原始数据文件进行批量扫描、读取、解析及格式转换,最终生成统一的 CSV 数据文件。 转换完成后,系统自动对数据进行压缩,并通过 SCP 安全传输至指

股票数据入库

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MT5因子研究

MT5多因子量化交易研究体系——围绕黄金品种构建的完整信号研究与EA开发工作流,覆盖从策略构思、信号指标化、回测验证到实盘落地的全流程。 核心工作: 信号工程化流水线:建立"指标+EA"双文件开发模式,指标负责在K线上标记信号供肉眼验证,EA通过iCustom读取信号执行交易,输出可量化的回测报告; 多周期因子研究:基于黄金M5/H1/H4/D1四级时间轴,开展单因子增量回测与组合验证,覆盖动量、反转、波动率、趋势、时间等五类因子,数据按"训练—验证—考试"三层封存管理,避免过拟合; 回测质量控制:建立七道闸门验收体系(样本量≥3

MT5因子研究

MT5多因子量化交易研究体系——围绕黄金品种构建的完整信号研究与EA开发工作流,覆盖从策略构思、信号指标化、回测验证到实盘落地的全流程。 核心工作: 信号工程化流水线:建立"指标+EA"双文件开发模式,指标负责在K线上标记信号供肉眼验证,EA通过iCustom读取信号执行交易,输出可量化的回测报告; 多周期因子研究:基于黄金M5/H1/H4/D1四级时间轴,开展单因子增量回测与组合验证,覆盖动量、反转、波动率、趋势、时间等五类因子,数据按"训练—验证—考试"三层封存管理,避免过拟合; 回测质量控制:建立七道闸门验收体系(样本量≥3...

A 股走势预测分析工具

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,

A 股走势预测分析工具

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量化交易策略回测平台

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。

量化交易策略回测平台

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股票打板系统

给客户做的股票打板程序,通过当下资金情况,板块,指数等多方因素,智能选出打板标的,打板成功胜率85%,本人在家全职接单做程序,手机app,数据采集,大数据处理,浏览器插件,桌面程序,公司业务AI智能流程化(减少人工成本),等等都会做,一次只接一单,基本当天交付,不用排队,效率高

股票打板系统

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股票选股系统

根据用户需求,根据当天板块轮动,题材,资金流入流出等等综合情况对股票进行打分,打分高的测试涨停胜率75%。 图二给客户制作股票打板程序,胜率80%,分歧转一致打板。 本人擅长不同程序的制作,浏览器插件,数据采集,数据处理,桌面程序开发,手机app等等都有开发过,每次只接一单,所以速度快,基本上当天都能交付。

股票选股系统

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金融风控系统性能优化

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

金融风控系统性能优化

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...

指数研究

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

指数研究

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平台监控看板

全能监控:跨平台(雪球、微博、同花顺、韭研公社)投资动态实时监控系统,支持 AI 摘要与多渠道提醒,实时热点与深度逻辑 ,精准检索经过 AI 蒸馏后的重点新闻与专家动态

平台监控看板

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AI量化

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。

AI量化

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案例判断参考

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