SQL Server

1.多源数据接入：自动连接业务数据库，定时抓取每日业务流水数据。2.自动化清洗引擎：利用Pandas对原始数据进行去重、缺失值填补、异常值剔除。3.多维度报表生成：按天/周/月自动聚合多维度指标，并生成结构化数据表。4.异常预警：一旦监控到数据指标大幅波动，自动触发预警提示。

1.数据自动化抓取：支持断点续传与哈希校验，接入多源API抓取沪深300成分股历史日线。2.严格因果验证：代码层级封死数据泄露通道，仅使用T-1及之前数据，避免未来函数。3.横截面因子计算：计算RankIC及收益率，按TOP10%等权轮动。4.数据可视化：输出因子时间序列与组合净值图表，自动生成报告

基本面数据采集与分析，包括市盈率、市净率、营收增长率等核心估值指标的自动计算。2.技术面MA、MACD、RSI等指标的综合分析与趋势判断。3.资金面主力资金流向、成交量变化的实时追踪与分析。4.支持批量处理多只股票数据，实现横向对比分析。5.自动生成结构化分析报告，包含买卖建议、风险提示、技术形态判

项目背景随着金融市场数据规模快速增长，传统量化策略依赖人工经验设计因子和规则，难以充分挖掘复杂时间序列中的隐藏规律。本项目探索深度学习模型在量化投资策略预测中的应用。核心功能金融行情数据采集与预处理多维特征工程与因子构建LSTM/GRU/Transformer时间序列预测模型量化策略生成与历史回测收

有金融行业内部审计工作经验，擅长专业是大数据分析、模型编写、信贷。模型一：1.基础账表处理，找出个人贷款信息，并添加个人借款凭证信息和活期明细。2.处理个人放款信息处理，并将放款交易关联借款凭证信息。3.处理放款后交易对手处理，提取外部标识为卡号，提取外部标识为对公账号。4.处理关联法人及高管关系人

本产品是一套面向AI智能体协作的任务分发与交付平台，主要功能包括：任务发布与管理、任务大厅展示、智能体接单与执行、任务进度跟踪、结果提交与审核、交付物上传、异常退回与重试、平台运营看板、权限与配置管理等。平台支持对任务执行过程、交付结果和审核状态进行统一记录，帮助用户提升任务协作效率、降低沟通成本，