1.情绪监控：系统对多项市场指标进行归一化处理和六因子聚合，形成情绪评分，并识别冰点、回暖、正常、高潮和退潮五种市场阶段。同时展示置信度、风险标签及数据质量，提供历史走势、因子贡献和指标明细查询。支持盘中快照、历史导出、区间重算及阶段和预警统计，辅助观察情绪变化并核查判断依据。2.板块与热点：系统围

数据采集与行情库：每日自动采集A股个股/ETF/指数行情、复权因子、贵金属宏观数据（CFTC持仓、ETF持仓、汇率等），SQLite本地库340张表，个股日线1600万+行，含分红送股复权修正（避免原始价回测的假暴跌）。市场状态引擎：大盘regime判定（正常/预警/股灾分级L1–L4）、十宽基指数

项目分为学生端和教师管理端两大部分：一、学生端1.实时行情：24家虚拟公司分属消费、科技、文娱、生活服务4大板块，股价每秒更新，有大盘指数、K线图和市场温度计（用成交量、涨跌家数、资金流向等间接指标展示市场情绪）。2.模拟交易：支持市价、限价、止损止盈、做空和撤单，遵循T+1、涨跌停、阶梯手续费、资

系统包含六大功能模块：①现货价格采集：通过Wind数据接口自动更新40余个商品品种的现货基准价，支持多机数据同步；②跨期价差监控：实时计算同一品种近月/远月合约价差，跟踪价差偏离区间；③套利信号引擎：价差突破阈值自动触发开仓信号，回归后触发平仓信号；④双腿同步下单执行：近远月合约同时报单，内置涨跌停

1、Step级流程编排：每环节可独立重试/开关/失败熔断，单环节失败不污染全局；2、双模式调度：固定间隔与每天指定时刻，纯标准库实现零第三方依赖；3、通知渠道可插拔：控制台/本地文件/邮件SMTP/企业微信机器人Webhook，一套内容多渠道分发；4、状态持久化：runs.json记录每次运行含各环

Hummingbot是GitHub上知名的开源量化交易框架（Apache-2.0），提供多家交易所的连接器和做市、套利等策略。我作为贡献者提交了PR#8501，修复issue#8353：1.问题：Foxbit交易所连接器用Python的eval解析WebSocket推送的消息，异常或恶意数据可能导致

1.数据管道：交易所历史小时K线和资金费率数据采集、清洗、落库，聚合成日线。2.信号模块：9条来自学术文献的规则（20/50/100/200日均线、多周期动量、20日突破）打分。3.仓位模块：按目标波动率缩放仓位，只做多与多空混合；差额超过权益10%才调仓，减少交易成本。4.回测引擎：按次日开盘执行

1.数据采集：多源实时气象观测、官方报告页面解析、雷达和降雨信息；订单簿WebSocket实时订阅。2.预测与授权：预测下一次官方报告温度，判断哪些区间已不可能（前沿判定），按公平价上限决定是否下单，另有低价"捡漏"分支。3.执行与仓位：报价、下单、成交回报对账，仓位从开仓到止盈或截止前退出的完整生

1.行情数据层：多数据源接入与自动降级、复权口径统一、本地数据新鲜度检查、日线/分钟/逐笔落库（SQLite、ClickHouse）。2.回测与研究：交易成本模型（佣金、印花税、滑点）、A股交易规则（T+1、涨跌停）、样本外与滚动前推检验、成本敏感性与可靠性诊断。3.模拟交易：模拟盘账本，IBKR与

项目由运营管理端、学生及老师H5端和业务接口服务组成，涵盖学校管理、师生档案、保险产品与套餐、保障条款、保单管理、订单支付、理赔服务、发票申请、消息通知、问题反馈和录屏等模块。管理端支持人员及保单Excel导入导出、批量投保、续保、保单批改、退保、异常处理、保单统计和对账结算。学生端支持保单及保障内