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

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

StockMind围绕投资决策全流程构建了五大功能板块、三十余个功能页面。1.行情资讯板块：提供大盘指数实时监控、市场情绪统计（涨跌家数/涨停跌停）、涨幅/成交额多维排行、龙虎榜席位追踪与7×24资讯流，配合自选股分组管理和金叉/死叉/突破/底部/顶部等实时信号提醒；2.智能分析板块：以AI六维诊股

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提供统一aq命令行与只读中文研究台，支持数据完整性审计、策略筛选、历史回测、月度Walk-forward、前向验证、运行检索、收益曲线、交易复盘、门禁状态和哈希绑定产物浏览。系统明确区分PASS、REJECTED、NOT_EVALUATED、DATA_BLOCKED等状态，并将研究、dry-run与

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在机器学习金融时间序列研究中，若只依赖于股价回归训练，模型容易吸收复权制度差异与短期交易噪声，使得事件信息含量与制度性尺度变化难以区分，导致回测失真；因为股价本身并不是时间序列，而是由事件驱动而导致的连锁反应。为了研究事件对股票市场的连锁反应的主要因素，以及什么方法更能捕获事件对股票市场的驱动能力，

QuantPilot是面向中国A股的量化回测框架（Python+C++17），坚持"诚实回测"理念：所有成本逐笔计费，所有指标可复核，跑输基准的结果也如实呈现。核心特性：1.事件驱动引擎：DataFeed/Strategy/RiskManager/Portfolio/ExecutionHandler

期货策略研究与分析系统FuturesResearchandAnalysisSystem一个基于Python的期货量化交易策略回测与模拟交易框架，支持多策略、动态参数优化、K线可视化等功能。###回测功能-**简单回测**：单策略单参数回测，用于验证策略逻辑正确性-**动态参数回测**：支持参数定期优

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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

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