Python

Python是一门诞生于1991年的高级、解释型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造。其核心设计哲学强调代码的极简性和可读性，尤其依赖清晰的缩进来定义代码结构，这使得它语法接近英语，非常易于学习和使用。作为动态类型语言，它为快速开发和原型设计提供了极大的灵活性，并支持面向对象、命令式、函数式等多种编程范式。Python的巨大优势在于其拥有一个由庞大活跃社区支撑的丰富第三方库生态系统（PyPI），覆盖了几乎所有应用领域：无论是Web开发（Django, Flask）、数据科学（Pandas, NumPy, Matplotlib）、人工智能（TensorFlow, PyTorch）还是自动化脚本和系统运维，都能找到成熟高效的工具库。这种“开箱即用”的特性使其成为解决各类实际问题的“瑞士军刀”，兼具强大的功能与简单的语法。

Python语言框架

开发组织吉多·范罗苏姆

一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的多算法期货价格预测系统产品系统Vibe Coding

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

450PHP金融

基于机器学习的个人信贷风险评分卡系统产品系统

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。

440Python人工智能

期货/股票/外汇/虚拟币交易系统产品系统

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(

750Python金融

某量化交易系统产品系统

“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

2100Python金融

商品期货投研助手产品系统

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

1600Python金融

python数据分析与可视花项目源文件源码

本项目包含数据采集与清洗模块、统计分析与建模模块、可视化展示模块三大核心功能模块。数据采集与清洗模块可通过Python爬虫技术或对接数据库获取多源异构数据，并利用Pandas等库完成数据去重、缺失值处理、格式转换等清洗操作；统计分析与建模模块支持各类统计指标计算（如均值、方差、相关性分析），还能基于

1290C#低代码参考价格500.00元

交易行情预测系统产品系统

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

1740Java金融

保险业数据中台质量保障体系建设项目产品系统

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

1610Python金融

加密货币交易机器人产品系统

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

2460Python区块链

智能客服知识助理产品系统

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

1940Python人工智能

银行股EMA5/EMA25金死叉量化交易产品系统

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

6570Python金融