股票推荐系统产品系统

智能股票推荐系统，精准分析行业动态与个股表现，为投资者提供个性化、高潜力的投资组合建议，助力高效决策。

本系统通过整合前沿技术与金融逻辑，旨在为投资者提供全方位、智能化、个性化的投资决策支持。其核心功能如下：

多维度智能分析

基本面分析： 自动解析公司财报、评估盈利能力、成长性与财务健康状况。

技术面分析： 运用量化模型与图表识别，精准判断股票价格趋势、买卖信号与关键价位。

宏观与行业分析： 实时追踪宏观经济数据、产业政策及行业景气度，洞察赛道机遇。

个性化推荐引擎

风险偏好匹配： 根据用户的风险测评结果（保守型、稳健型、激进型），推荐与之适配的投资组合。

投资风格适配： 支持为价值投资、成长投资、短线交易等不同策略，筛选对应风格的标的。

动态投资组合： 基于马科维茨等理论，为用户构建并优化能够分散风险、追求最佳收益的股票组合。

实时监控与预警

异动监控： 7x24小时监控股价异常波动、成交量突增及重大新闻公告，并及时推送警报。

条件单提醒： 支持用户自定义价格、涨跌幅等条件，系统在条件触发时自动发出提醒。

数据可视化与归因

深度数据穿透： 以清晰易懂的图表、仪表盘形式，直观展示推荐理由、收益归因及风险来源。

业绩回溯测试： 提供模拟交易与历史回测功能，验证推荐策略在过往市场环境中的表现。

持续学习与优化

模型自进化： 系统搭载的机器学习模型能够根据市场变化与用户反馈，持续迭代优化推荐算法，提升精准度。

总结而言，该系统将海量数据处理、专业分析模型与个性化需求紧密结合，致力于成为投资者高效、理性、科学的智能投资助手。

本项目采用基于Java与Spring Boot的微服务架构。数据流由Kafka接入，利用Spring集成作业进行多维度指标计算。结果持久化至HBase供历史查询，同时索引至Elasticsearch实现智能推荐与全文检索。各服务通过Spring Cloud进行治理，共同构建一个高并发、可扩展的智能推荐平台。