金融

1、设计难点极度发散、非结构化、高度个性化的用户投资诉求(风险承受/投资风格/行业偏好/流动性/盯盘精力……等方面),如何用一套产品化范式和链路统一支持?2、功能与亮点:分用户层、模型层、程序层三层设计1)用户表达层:用户输入——用户将个性化投诉诉求以自然语言输入+人机协同(用户查看并干预解析结果,
180Python人工智能
我能交付的具体服务:【AI工作流搭建】把ClaudeCode/OpenClaw装进日常工作流:环境配置、模型接入、记忆系统(跨会话记住项目与偏好)、定时自动化任务、信息监控管道。交付即可用的配置+你自己能看懂的维护文档。【信息搜集与核实】中英文多源信息自动抓取、清洗、去重、摘要,生成日报/周报。特色
430Python企业服务
AI研究辅助工具:选好"研究对象+关注点",自动生成赛道/行业/企业研究内容(含产业链图、结构树、成分股),并可生成财报点评。摸清赛道/行业/企业全貌;补财报点评;查某对象已研究到什么程度
360Python人工智能
功能模块1.实时数据采集模块:基于屏幕视觉识别(OCR+图像处理),在不依赖任何外部接口的前提下获取行情与指标数据2.指标解析模块:自动标定坐标轴刻度、识别指标窗口与自定义阈值线,内置抗误读校验(去重、迭代拟合、量程校验)3.风控规则引擎:多条件组合判定+状态机,支持交易时段、持仓跟踪、单日限额、多
920Python人工智能
本系统采用微服务架构,围绕"任务调度—分布式执行—数据分析"的完整链路提供一站式能力:-统一管理后台(admin-web):用户注册登录、权限控制、任务创建与管理、运行监控与数据可视化看板,覆盖运营人员的全部日常操作。-任务调度服务(task-service):负责任务的创建、排队、定时调度与失败重
1870Python开发工具
系统按一条完整链路设计:用户提出需求-任务拆解-多源检索-结构化生成-质量评估-人工精修。共六个核心模块:一、Coordinator任务拆解引擎接收「撰写某行业报告」这类自然语言需求,自动拆解为6-8个子任务(宏观环境-市场规模-竞争格局-财务对比-风险提示),并构建任务依赖图(DAG),无依赖的节
430Java人工智能
量化策略生成回测平台,1.历史数据回测引擎支持多周期(日/周/分钟级)历史行情数据导入基于用户自定义逻辑,对历史数据进行全量遍历计算输出净值曲线、年化收益、最大回撤、夏普比率等绩效指标2.因子计算与策略优化提供均线、波动率、动量等常用算法因子示例支持策略参数遍历与敏感性分析可视化展示参数变化对回测结
500C++金融
1.核心交易引擎2.风控系统3.网页面板核心功能包括:每秒级客户端实时行情采集、M15周期滚动计算GSR均值/标准差并输出Z-Score交易信号、跨品种黄金白银固定比例或ATR动态比例对冲下单、三模式(IOC/FOK/RETURN)智能fallback订单执行、多层级网格加仓(默认最多2层)、组合盈
500Python金融
1.负责数据泵系统从0到1技术架构搭建,部署,维护,支持各个数据库数据源的动态配置,支持动态配置定时任务执行2.企业微信机器人消息发送接口对接,并给企业微信群推送相关异常门店信3.从原有供应桑海鼎数据库抽取数据,对数据进行筛选清洗,搭建从0到1门店系统对门店货架产品库存和ABC货架类型进行分类处理4
420Java金融
本项目是面向ETF基金经理的组合管理平台(前后端分离),围绕“指数文件接入→成分券监控→再平衡计算→多市场导出”全流程建设,主要功能模块:1、首页工作台:交易日历、市场行情图表、产品概览;2、基金监控与告警:成分券阈值监控、阈值设置、风险等级管理、告警消息提醒与编辑日志审计;3、季度再平衡:依据指数
570Java金融
系统主要包含投资Agent对话、市场分析、主题分析、个股分析、知识检索、证据聚合、决策生成、风险判断、决策快照、结果回放及审计等模块。Agent可根据用户问题自动规划分析步骤,调用行情、因子、内容知识和确定性分析工具,将结构化数据与非结构化知识组合生成投资判断。正式决策采用readinessgate
530Python金融
项目围绕“商户(租户)—门店—成员”三级组织,具体功能模块包括:1、组织权限模块:平台运营控制台(商户/门店/成员统一管理、代开通、启停用),店长端(本店成员管理、客户档案维护),店员端(收银开单),三角色权限严格隔离;2、收银开单模块:商品快速开单、多支付方式组合收款(现金/银行转账/储值卡,枚举
460Java金融
①数据中枢:行情与资金流自动采集入库,增量同步+断档自检,全量刷新实测1-2分钟、单只增量2.8秒,无人值守稳定跑批;②波段识别引擎:双引擎设计——确认型引擎逐日回溯(可审信号演化漂移),加速确认引擎输出"谷底→拉升→加速"三级买点,联动胜率达行业上游水平;③多因子评分体系:主力成本锚(现价vs近6
1030Python人工智能
1.AI会话调用LLM大模型(ollama自建模型,外部api等均可),实现智能问答。2.RAG内部投研资料向量化,存入向量数据库(pgvector,Milvus均可),实现检索增强。3.文档识别OCR,向量化存储各种结构化,或者非结构化文件(jpg图片,markdown,doc等)通过OCR识别,
460Java金融
平台主要能力包括:1)链路观测:基于OTLP接入Trace/Session,支持排查与分析;2)数据集与实验:从观测数据构建评测集,开展对比实验;3)Agent评测:配置评测任务与对象,跟踪任务状态与结果;4)对象与空间管理:按空间隔离项目与资源,支持角色权限;5)AI提供商:对接私有化OpenAI
670Java金融
本软件面向中小微供应商绿色转型场景,提供知识库检索(TF-IDF+BM25)、绿色转型智能问答、结构化评估报告生成三大核心功能。企业用户通过表单输入基本信息、行业类型、产线状况及链主绿色采购要求后,系统自动检索知识库,匹配相关政策、行业标准与同类转型案例,生成文本格式的《绿色转型评估报告》。报告内容
730C++金融
1医疗设备数据采集、数据展示等;2实验数据管理、分析、过滤等;3根据各种SOP制定质量优化管理方案,结合信息化管理提升工作质量;4内置聊天功能、通讯功能等。
540PHP金融
1.外呼任务接入:通过API提交任务编号、被叫号码、客户资料及指定Agent,完成任务创建与调度。2.电话线路对接:基于LiveKitSIP对接FreeSWITCH/电话网关,将语音Agent与电话通话连接。3.实时语音对话:集成语音识别、大语言模型和语音合成,结合语音活动检测、轮次判断及打断配置处
630Java企业服务
1、数据管理:通过行情接口批量下载分钟级K线并本地落库(SQLite,单库超525万根K线、10+标的、6年历史),支持增量更新,数据层可扩展接入币安/OKX等数字货币交易所行情。2、策略回测:内置10+策略(前高突破、开盘区间突破ORB、VWAP动量/回归、唐奇安通道、布林带、RSI、MACD、双
490Python金融
1.投资舆论热点:多源资讯、社交平台舆情采集,自动抓取市场热点事件,对消息做分类、热度排序,识别利好/利空事件;2.市场情绪分析:量化市场情绪指数,统计板块、个股情绪得分,输出情绪趋势图表,识别恐慌、过热等市场状态;3.投资分析:结合基本面、行情数据,通过大模型生成标的投资解读、逻辑推演,输出多维度
350Java金融
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