金融

本系统为桌面端股票量化分析工具,集成K线行情可视化、多维度技术指标(MACD/RSI)计算、历史数据回测、涨跌趋势智能预测、自定义策略预警五大核心模块;支持实时行情接入、指标参数自定义、分析报告导出,为用户提供一站式量化投资辅助分析服务。
240Python金融
本项目构建了完整的IFRS17财务数据平台,核心功能模块包括:**1.数据探源与接入模块**:对接保险核心业务系统、再保系统、精算系统等10余个源系统,完成保单级、赔案级、费用级明细数据的全量抽取与增量同步。**2.数据标准化与校验模块**:设计标准数据模型,实现源系统数据到标准模型的映射转换;构建
250Python金融
星算量化产品系统
1.多策略管理系统支持趋势策略、均值回归策略、动量策略和套利策略等多种量化策略,用户可通过策略管理模块快速创建、配置和管理不同策略,实现策略的灵活组合与切换。2.数据处理与分析集成了股票和加密货币数据采集功能,支持从多种数据源获取市场数据,并提供数据清洗、质量评估等预处理功能,为策略分析提供高质量数
290Python边缘计算
1SQL的调阅2excel的VLOOKUP。立项原因,旨在解决中国联通公司的工程师进行录音质检和扣罚金额计算。对质检存在问题的违规工程师,进行公司的测算,并且使用SQL取数,对基础数据进行运算,计算并且通报。
160MySQL人工智能
【功能模块】1.数据采集模块:通过AkShare获取东方财富Level-2主力资金流向数据2.异动检测模块:自动检测主力大幅流入/流出(阈值1亿元)3.图表生成模块:使用Matplotlib生成趋势图、对比图、堆叠图4.定时任务模块:Cron定时每日15:30自动运行5.通知推送模块:飞书API推送
400Python金融
为验证模型预测结果的实战有效性,本文搭建了适配**市场的量化回测框架,将模型的**预测结果转化为可执行的投资信号:当模型预测次日股价上涨时,发出买入信号;当模型预测次日股价下跌时,发出卖出信号。基于该信号开展全样本回测,选取年化收益率、最大回撤、夏普比率三大核心指标,评价策略的实战绩效:1.年化收益
430Python人工智能
股票筛选产品系统
1.该策略通过五步筛选机制,从风险排除到赛道选择、公司质量评估、估值判断及投资配置,系统化地帮助股民快速精准筛选潜在上涨股票。2.每一步都结合了基本面、技术面和市场热点,提升选股成功率。3.策略强调长期跟踪与动态调整,避免盲目追高或频繁操作。
450Python人工智能
量化交易系统产品系统
1、具体功能模块:事前风控模块、事后风控模块、交易执行模块、行情订阅模块、预警管理模块、日志记录模块。2、主要功能描述:事前风控支持白名单规则、自成交规则、流控规则、报单笔数规则、最大单笔委托量规则(如动力煤38手、红枣78手、其他780手);事后风控支持累计委托量、累计成交量、成交速度、当冲盈亏规
530C++金融
系统包含四大核心模块:实时数据采集模块,通过WebSocket+RESTAPI秒级聚合多维度行情数据;意图识别引擎,检测市场做市商行为与猎杀意图;AI推理大脑,基于DeepSeek大模型进行做市商行为分析与推理;决策融合中心,整合9维微观结构信号生成交易决策。配套Web控制台提供实时行情监控、策略信
420Python人工智能
市场热点产品系统
实时更新A股,港股,美股的市场板块热点,统计整个市场和市场板块的上涨,下跌,平盘的数量,板块的成交额,成交量,涨幅,涨跌等等。查看各板块日K线信息今开,昨收,最高,最低,现价等详细信息。全市场涨跌分布图
930C++金融
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,
620Java人工智能
主要对平安银行所掌握的用户数据进行打标分析,后生成一张以用户id为主建的用户风险分析数据,推送到应用端供应用端展示给一线客户经理,一线客户经理依据这些分析评估数据对离岸客户进行安全风险评估,以评估离岸客户有哪些安全风险,并提供风险预警
520Java金融
主要对平安银行所掌握的用户数据进行打标分析,后生成一张以用户id为主建的用户风险分析数据,推送到应用端供应用端展示给一线客户经理,一线客户经理依据这些分析评估数据对贷款用户进行安全风险评估,以评估贷款用户有哪些安全风险,并具体贷款金额
630Java金融
包含AI趋势识别模块、多因子选股/期货套利模块、回测分析模块、风险控制模块、实时行情监控模块。核心功能:基于机器学习模型识别市场趋势,构建低回撤量化策略,支持历史数据回测、参数自动优化、自动止盈止损,生成可视化收益曲线与风险报告,辅助投资者高效决策。
1590Python金融
本项目提供四位一体的智能化期货预测解决方案:首先是多品种实时行情监控,支持黄金、白银、原油等10余种期货合约的实时价格、成交量、持仓量数据可视化展示,实现市场动态的全面把握。其次是WOA智能超参数优化,采用鲸鱼优化算法自动搜索LSTM网络的最佳超参数组合,显著提升模型预测精度和训练效率。第三是双算法
1150PHP金融
tradingview开发过100个以上策略,自主编写bot交易机器,数据分析;共性识别等。基于正态分布的日内短线量化交易策略 2025/1-至今项目描述: 负责构建加密市场品种的量化交易策略,专注于日内短线操作。深入研究价格正态分布,将其融入量化系统,重点依据正态分布的中轴和正负标准差三条线,结合
1710SpringCloud金融
项图包含数据预处理、特征工程、模型训练与评估、许分卡生成四大核心模块。支持用户数据清洗与缺失值填充,通过IV值筛选高区分度特征,基于逻辑回归算法构建风险模型并生成可解释性评分卡,同时提供模型准确率、AUC值等指标的可视化展示,最终输出用户风险等级与许分结果,为信贷决策提供数据支撑。
830Python人工智能
本系统是一个基于Web的量化交易策略管理平台,用于管理和运行Gate.io期货合约的自动化交易策略。系统采用前后端分离架构,前端提供友好的用户界面,后端负责策略执行和交易逻辑。###技术架构-**后端框架**:Flask(Python)-**前端技术**:HTML5+CSS3+JavaScript(
1140Python金融
“某量化交易系统”集策略研发、模拟测试、实盘交易与风险管理于一体,核心功能包括:1、策略开发框架支持Python为主的策略编写语言,提供事件驱动与向量化双模式;内置常用技术指标(如MACD、RSI、布林带)、因子库与机器学习接口。2、高性能回测引擎支持分钟级历史数据回测;考虑滑点、手续费、成交撮合逻
2570Python金融
1、多轮对话式投研交互用户可通过自然语言与助手进行多轮对话,如询问“近期铜价为何上涨?”、“对比过去三年豆粕与玉米的季节性走势”等,系统能理解上下文并持续跟进问题,提供连贯、专业的分析。2、行情数据上传与解析支持用户上传CSV、Excel等格式的历史行情、持仓数据或基本面数据(如库存、产量、进出口等
2380Python金融
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