金融/财务/证券系统

1、本系统面向如下需求：1）股票实时与历史数据获取 2）股票数据分析和选股 3）股票交易信号生成 4）股票实时监测与交易触发 2、系统特点：数据获取多数据源（Akshare Tushare Baostock 通达信），也可根据客户资源实现指定数据源获取；实时数据获取速度快；可根据客户需求灵活定制分析选股策略；其他灵活需求配合； 3、系统采用Python编写 4、如果需求方在广州或者附近，可根据需要线下讨论需求。

面向行业和业务场景：本软件面向金融投资行业，主要用于股票交易策略的回测分析。通过对历史股票数据的处理和分析，帮助投资者评估特定交易策略在过去市场环境下的表现，辅助投资决策。 功能模块及功能： 数据加载模块：通过loadData函数，从 CSV 文件中读取股票的历史交易数据，包括日期、收盘价等信息，并进行格式处理和时间戳转换。 策略计算模块：calculateSMA函数计算简单移动平均线（SMA），runStrategy函数根据 SMA 指标判断交易信号（买入或卖出），模拟交易过程，记录资金变化。 结果展示模块：在控制台输出每日股票数据、均线指标、交易信号及资金状况，最后展示策略回测的初始资金、最终资金和收益率，直观呈现策略表现。 技术选型和架构特点：选用 C++ 语言，因其执行效率高，适合处理大量金融数据的计算和分析。采用结构化编程方式，将不同功能封装成函数，各模块职责清晰，便于代码的理解、维护和扩展。利用 C++ 标准库进行文件操作和数据处理，减少开发工作量，提升代码稳定性。

均值-CVaR 模型的优化目标是在满足预期收益率约束的前提下，通过调整资产配置权重，实现投资组合条件风险价值（CVaR）的最小化。这种表述方式更清晰地阐明了模型的优化目标和约束条件，同时保持了专业性和准确性。通过资产配置优化，在保证收益要求的同时，将极端风险控制在最低水平。

一，软件是面对的小微企业计算税款，通过发票数据和销售额数据，自动生成税款表，然后根据生成的税款表上传报表到税务局 二，主要功能有发票数据的采集，销售额数据，税款计算表 三、架构设计 1.采用SpringCloud技术体系构建微服务架构，根据实际业务场景对服务进行拆分 2.以nacos作为项目的服务注册和配置中心 3.使用GateWay实现高可用的请求转发、权限判定限流、降级 4.基于Ribbon+Feign进行负载均衡服务调用 5.基于高性能的Elasticsearch构建平台级日志系统快速定位问题

本模块主要实现手机银行对接银联，实现手机银行上的借记卡和信用卡的实时交易，以及本行借记卡和信用卡的其他交易流转，并实时监控交易风险，并实现三方对账功能，并实现手机银行的在行内和系统同之间的流转以及对外转接功能 。

简介 Binance 是一款行情交易软件，依托Binance 行情及交易API（REST 及 Websocket）提供高性能图表以及高质量、自动化的交易体验，并可在此基础上与其他行情交易数据源对接定制，适用于职业投资者或量化交易开发人员。 并且依托cython，pypy等类python解释器实现更优运行效率，及rabbitmq实现一服务器对接多客户端的一拖多运行模式，可作为基金公司的内部hms系统使用。 ✨ 核心特性 1、通过OPENGL发掘显卡高性能运算特性，实现同时显示十万条k线不卡顿，并解决官方行情软件对多图支持功能的缺失，以及对秒周期显示的缺失问题。 2、解决官方交易软件缺少自动计算仓位、风险管理、等等导致不易用的问题。 3、实现仓位、订单交易的透明化，不需关注下单细节，用户只需画出矩形，便可据此制定交易策略，交由策略中间件自动执行。 4、实现品种散点图，迅速直观定位热点品种。 5、可在此基础上与其他行情交易数据源对接定制。 6、可在此基础上添加量化策略实现全自动量化交易。 7、可按照ai训练需求格式，一键输出行情与策略数据用于AI训练。 ? 配置说明 API 密钥获取 注册Binance交易所账户（币安），在用户中心-API管理页面，创建并获取 API 密钥（HMAC） 在config/config.json中配置您的 API 密钥 ?运行 执行scripts\run_programs.bat

以下是对代码的分析和总结，按照您提供的参考框架进行分类： 1. 软件面向的行业和业务场景 (25%) 该代码实现了一个基于机器学习的股票因子模型，面向金融行业，特别是量化投资和股票市场分析领域。其主要业务场景包括： 股票因子计算：通过技术因子和基本面因子的计算，分析股票的历史表现和市场特征。 预测模型训练：基于历史数据训练机器学习模型（随机森林），预测股票的未来收益。 投资决策支持：为投资者提供股票预测结果，帮助筛选出具有潜力的股票。 2. 项目分为哪些功能模块，对用户来说具体实现哪些功能 (50%) 功能模块划分及实现功能： 数据获取模块 功能：获取股票数据，包括历史价格数据和最新市场数据。 实现： get_sample_stocks：随机抽取样本股票，过滤掉ST股票、北交所股票和上市不足一年的股票。 get_historical_price_data：通过akshare获取股票的历史价格数据。 get_latest_market_data：通过akshare获取最新市场数据，包括股票的实时价格、换手率、成交量等。 因子计算模块 功能：计算技术因子和基本面因子，用于后续模型训练。 实现： calculate_technical_factors：计算动量因子、波动率因子、均线因子、RSI指标和MACD指标。 calculate_fundamental_factors：计算市盈率、市净率、换手率、量比、总市值和流通市值等基本面因子。 process_factors：对因子进行去极值处理和标准化处理。 模型训练模块 功能：训练随机森林模型，预测股票的未来收益。 实现： prepare_target：准备目标变量（5日收益率），并对数据进行去极值处理。 train_model：使用交叉验证训练随机森林模型，输出模型的特征重要性和预测性能指标（MSE）。 预测与结果生成模块 功能：基于训练好的模型生成股票预测结果，并筛选出具有潜力的股票。 实现： predict：对样本股票进行预测，生成预测收益，并结合市场数据筛选符合条件的股票。 输出结果包括股票名称、最新价、预测收益、涨跌幅、换手率、成交额、量比和市盈率等信息。 辅助模块 功能：提供数据清洗、异常处理和日志输出等功能。 实现： winsorize：对数据进行去极值处理。 standardize：对数据进行标准化处理。 main：程序入口，调用各模块完成整个流程。 3. 项目的技术选型和架构特点 (25%) 技术选型： 数据获取： 使用akshare和tushare获取股票数据，支持历史价格数据和实时市场数据的获取。 数据处理： 使用pandas和numpy进行数据清洗、因子计算和特征工程。 机器学习： 使用scikit-learn实现随机森林回归模型，支持交叉验证和特征重要性分析。 进度条： 使用tqdm显示数据获取和处理的进度条，提升用户体验。 异常处理： 使用try-except结构捕获异常，确保程序的健壮性。 架构特点： 模块化设计： 代码按照功能划分为多个模块，每个模块负责特定的任务，便于维护和扩展。 数据驱动： 整个流程以数据为核心，从数据获取到因子计算，再到模型训练和预测，每一步都依赖于数据的处理和转换。 机器学习集成： 将机器学习模型（随机森林）集成到股票因子分析中，实现对股票收益的预测。 异常处理与日志输出： 在关键步骤添加异常处理和日志输出，确保程序的稳定性和可调试性。 随机性控制： 使用固定的随机种子（random.seed和np.random.seed）确保结果的可重复性。 总结 该代码实现了一个完整的股票因子分析和预测系统，适用于金融行业的量化投资场景。通过模块化设计和机器学习技术的应用，用户可以高效地计算股票因子、训练预测模型并生成投资决策支持结果。

1.鲸钱包是一款集团内的理财APP软件，面向员工生活中的三笔钱，即生活，理财，养老。 2.鲸钱包APP是一款平台类的应用，其中有理财板块，健康板块，电商板块等，涵盖了各种类型的信息展示。 3.该应用的架构为flutter搭建的基本框架，结合了部分原生应用开发，以及webview接入的html网页植入，属于融汇了各种前端技术的混合开发型应用。其中也接入了第三方服务，比如阿里的人脸识别验证，在线支付，实时双录等功能，还对接各种支付渠道。

1.本项目面向金融行业人士、证券分析从业者、市场投资者、股票交易者等，为上述从业者提供上市公司财务报表分析，并以可视化方式呈现。 2.本项目提供上市公司财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）各个科目的全面分析，具体包括以下功能模块：财务报表查询（使用专业的金融API从可靠的第三方网站获取）、三大报表分析、财报综合分析、易造假科目分析、关键财务指标分析、关键指标对比评分等。使用专业的财务报表分析方式及指标计算公式，全面展示上市公司基本面情况。 3.本项目主体使用PySide6（Qt for Python）开发，界面体验与原生Qt应用相差无几；使用了AKShare金融数据开发包从巨潮资讯网、新浪财经、同花顺等获取上市公司最新公布的年报数据；项目使用了多进程与协程结合的方式，提高了海量报表数据下载效率。

1、该项目是一个自动化脚本，帮助ETL开发人员在需要生成mapping时，减少手动整理费时费力的情况，并能准确的生成数仓血缘关系，保证后续开发的准确性和一致性。 2、改方案支持多种数据库，代码复用性高，效率好，支持多线程，可同时分析多个存储过程。

Django仓库管理系统项目 仓库管理 warehouse 字段：仓库ID、仓库名称 功能：仓库列表、仓库新增、仓库更新信息、仓库删除 物品分类管理 goods_category 字段：分类ID、分类名称 功能：列表、新增、更改、删除 物品管理 goods 字段：物品ID、物品名称、属于的仓库、物品的分类、额定数量、当前数量、物品价格 功能：物品列表、物品新增、物品更新信息、物品删除 用户管理 user 字段：用户名、密码、角色（管理员、普通用户） 功能：用户列表、新增用户、编辑用户、用户登录 出入库管理 goods_inout_recods 字段：操作人ID、物品ID、操作类型（入库/出库）、操作数量、操作时间、备注 功能：入库操作、出库操作、操作列表、数据查询 数据统计 data_analysis 按天统计（折线图）：库存总数量、库存总价值（价值=数量*价格） 销售统计（柱状图）：历史总入库数量最高的前10个物品 占比统计（饼图）：仓库中每种分类的总价值占比统计

基于开源项目jeecg-boot-master做二开，具体实现目标： 1、库存管理精细化，提升运营效率。本系统显著提升了库存管理的精细化水平。通过实时数据更新与可视化展示，我们能够精确掌握各网点的库存状态、商品流通情况及兑换记录，为库存调配、补货决策提供了强有力的数据支持。这不仅有效降低了库存积压与缺货风险，还显著提升了库存周转率，优化了资源配置。 2、合规管理强化，保障业务安全。本系统通过内置的拍照、上传、审核等流程控制机制，有效强化了日常业务的合规管理。这些功能不仅简化了合规操作流程，还提高了审核效率与准确性，确保了业务流程的规范性与透明度。同时，系统还具备强大的日志记录与追溯功能，为合规审计与风险防控提供了有力保障。 3、成本管理精准化，提升盈利能力。本系统还实现了成本管理的精准化转型。通过提供多维度、多层次的成本查询与分析功能，我们能够轻松掌握各网点、各时间段的兑换成本情况。这不仅有助于我们及时发现成本异常与浪费现象，还为我们制定成本控制策略、优化成本结构提供了科学依据。在此基础上，我们可以更加精准地评估业务绩效与盈利能力，为企业的可持续发展奠定坚实基础。

1.全Android 原生项目，MVVP编码模式，Kotlin语言 2.主要使用国家为肯尼亚，坦桑尼亚及周边国家。 3 . KECash1是一种虚拟信用卡，。使您可以随时随地轻松获得贷款。KECash1可在几分钟内通过您的手机提供高达10万奈拉的贷款。 4. KECash1提供广泛的贷款产品，以满足大多数客户的需求。贷款从2,500奈拉到100,000奈拉，贷款期限为12 - 26周。 5 .针对市场的贷款竞品，退出更灵活的组合贷款和单独商家信用评估系统，推出还款优惠券功能

单根均线交易是一种非常简单的交易手法，但是期货商品每个品种的属性不一样，波动周期也就会不一样，很难确定具体品种使用哪个周期合适，为了解决这个问题，这个回测工具诞生了，通过历史数据回测找出单均线交易法最优周期。更可以通过优化参数，设置是否加仓、加仓方式、加上等待天数、加仓手数、止损策略等验证。找出最适合的交易策略。 特别说明： 还是那句老话，投资有风险，入市需谨慎 回测工具只是找出一个相对优的周期，但是真正的交易成功，这只是不算那么重要的一小步

小微租赁项目后台管理系统、微信公众号前端leader。负责前端框架选型与搭建，公共模块以及统一规范的制定，配置中心、法务中心等模块的前端开发与联调。 1、Vue CLI3构建项目 2、应用axios创建请求与后台进行数据交互 3、Element UI框架(后台管理系统) 4、Vuex、Vue Router、Eslint、Sass、Babel等Vue生态组件 5、ES6语法

主要负责业务功能梳理，产品原型和流程梳理 这个作品详细阐述了反欺诈模型搭建的最小可用方案 从规则创建，数据同步，事件拦截，人员参与等方面，如何进行最小风控设计

针对全国所有大型活动安全风评风控设计一套科学智能的风险评估大模型，为政府提供风评监测服务方案，包含数字化SAAS应用系统整体架构核心搭建与项目实施的整体交付 活动信息管理模块 风险评估模块 应急措施模块 综合评估模块 全部由个人设计完成

1.分析多只股票，发出交易信号到邮箱 2.结合4小时级别VGS指标得出交易信号 3.交易信号可以周期性定点发送到特定邮箱，来提醒用户是买入或卖出 4.可自定义股票种类和个数

有企业需要展示图表数据后台系统网站的话，可以考虑下我这个系统网站源码，里面所有的图表功能和图表类型应有尽有，有柱状图、折线图、饼图、雷达图、高德地图、中国地图、表格、等等多种类型图表，可以支持几十种图表动画，数据格式是json数据格式，可以随意修改，每个图表都有属于自己的属性面板，可以修改图表的皮肤坐标大小等等之类

在已有前端代码的情况下进行继续开发。 新增或改进一些现有功能，需要写4~5个页面。 技术栈为svelte + sveltekit + typescript + Tailwind CSS + daisyui组件库。