金融

项目包含爬虫模块,存储模块,信息处理模块,模型训练模块,预测模块,回测模块.1.爬虫模块,负责批量或实时的从网上获取各级别K线信息,以及其他信息.2.存储模块,负责原始信息,结构化信息,以及各版本模型.3.信息处理模块,负责处理爬取内容,使其结构化,并添加一些中间计算结果.4.模型训练模块,负责解析

1.海量数据迁移与集成：构建稳定可靠的数据管道，将分散在各处的源业务数据，全量/增量地迁移至阿里云数据中台。2.统一数据资产管理与治理：建立企业级数据模型和数据仓库，对数据进行标准化处理，形成统一、干净的数据资产。3.全链路数据质量监控：建立覆盖“数据接入->清洗->加工->服务”全流程的质量校验和

机器人的全部策略根据实际回测和真实下单来看收益比不断优化，支持短线和长线，多空杠杆，支持不同资产组合的策略，已在线稳定运行，还在继续研发更多trader机器人和defi机器人。交易机器人最重要的并不是其功能模块，而是策略算法，恰恰这个策略算法是要通过大数据回测和实际运行不断探索和优化的，不同资产的共

本项目构建了一个基于AIAgent技术的智能客服知识助理系统，包含多个功能模块：智能问答模块：支持自然语言输入，结合大语言模型与知识检索，快速返回精准答案。多轮对话模块：能够记忆上下文，实现跨轮次问题的意图理解与回复。知识库管理模块：自动解析企业内部文档、政策公告、FAQ，并进行语义索引，确保知识实

逆向国外顶级产品Summit，支持固定收益市场全品种、货币市场全品种的直通式处理，涵盖前台交易簿记与分析、中台风险管理、后台交易确认/清算交割/会计核算等的一体化功能。

1.下载股票数据（开盘价，收盘价，是否停牌，换手率等等）2.画加权移动平均线3.用移动平均线和股票数据进行金叉死叉交易法回测，并详细记录每一笔交易4.输出最终收益，并计算出夏普比率、索提诺比率、相对收益率等其他重要参数，衡量该策略的收益与风险比重5.用调整参数的方式，对策略智能调优6.使用matpl

项目已经开源在GitHub中https://github.com/BoliboliWJY/trendline-trading，可具体查看内容可以计算，过滤试试行情数据