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。

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

主要功能模块：客户与员工管理系统：提供一个统一的管理系统，便于管理员工和客户，支持实时跟踪员工业绩，任务分配和客户进度的监控。功能包括客户状态管理、客户详情查看、产品匹配、CRM识别等，帮助提升服务效率和质量。销售与产品管理：管理销售流程，支持任务指派、业绩跟踪及客户反馈的实时监控。支持产品管理、客

主要功能：①输入总金额与红包份数；②实时生成随机金额列表并自动四舍五入到分；③校验总和零误差；④支持结果一键复制到剪贴板；⑤图形界面零依赖，双击即用。模块划分：GUI界面层、随机算法层、金额校验层、剪贴板工具层。核心卖点：无需安装Python、无需联网、体积

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

1.基础功能：小程序端贷款申请（身份证OCR识别）、人脸识别、进度查询；管理端审批流程管理。​2.数据平台核心功能：①风控数据模块：对接第三方征信（芝麻信用/百行征信）、企业工商数据，通过风控算法模型（含还款能力评分/违约风险预测）自动生成风控报告，评分≥70分自动进入快速审批通道；②业务分析模块：

本平台聚焦零售场景数据价值挖掘，以“用数自由”为核心目标，整合零售业务数据与查询指标，通过“可视化呈现-智能预测-归因分析-高效交互”全流程能力，助力业务人员快速洞察数据、决策优化，核心功能如下：一、多维度可视化BI展示基于零售核心指标（如销售额、客流量、库存周转率、客单价等），提供5类专业BI控件

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

Introduction:●Who/Problem:Thissolutionisdesignedfortraderswhowantautomated,data-drivendecisionsinforexandfinancialmarkets.Itsolvestheproblemofemotiona

超短线股票交易策略项目含五大功能模块：多维度指标量化解析模块提供数据支撑，标的三级筛选模块精准选标的，交易时机与风控执行模块把控交易与风险，策略回测与参数优化模块助力迭代，可视化数据看板模块直观呈现成效，协同支撑交易全流程。

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

1.完善VeighNaStation量化工具（1）k线合成功能改造，使其可以按照开盘收盘时间进行切割k线，跟同花顺等交易软件保持一致（2）新增钉钉提醒功能，可以实现量化自动交易的委托开平仓提醒（包含委托时间，手数，价格，保证金，盈亏等重要信息）（3）对CTP网关进行优化，解决流控问题，使其可以支持实

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

1.用户注册与身份认证支持多种注册方式（邮箱、手机号、Web3钱包登录）。实施KYC/AML身份认证流程，确保合规性。用户信息加密存储，符合GDPR等隐私法规。2.房产资产展示与筛选精美的房产详情页面，包含位置、照片、投资回报率、风险评级、历史收益等关键指标。支持多维度筛选（地区、投资金额、预期年化

1、预约挂号：当日挂号、预约挂号，节省排队时间，可获取数千位专家名医号源2、智能支付：医保+自费混合支付、多处方合并支付、多种支付方式，自动核算医保报销金额，一键完成支付，支持为家人代付3、候诊与导引：实时候诊叫号、就医引导，手机实时查看排队进度，合理安排时间，避免过号4、报告查询：检查检验报告推送

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

全市场投管人收益表数据获取方案简介 1. 方案目标与解决问题 本方案主要面向**保险股份有限公司，旨在解决其在获取外部网站数据时遇到的效率低下和数据处理困难等问题 。具体来说，该方案自动化了从多个外部网站获取“年金基金投资管理”相关数据并将其写入指定Excel表格“全市场投管人收益表”的过程 。这大大减少了人工操作的耗时，将原本可能需要人工耗时数月的工作，通过技术方案将时间控制在可管理的范围内。 2. 方案特点与优势 相比于市场上的常规方案，本方案的独特之处在于其采用RPA+Python的混合技术方案，并兼顾了效率、成本和技术可行性。 RPA+Python混合方案：传统的RPA方案（方案1）在识别合并单元格时会出现数据错乱的问题，而纯Python方案（方案3）则需要熟悉复杂的数据分析和网页获取技术，且未用到RPA和IDP 。本方案将RPA（机器人流程自动化）和Python语言相结合，利用RPA处理网页访问、标题链接打开等操作，然后由Python读取RPA处理后的数据进行复杂的表格数据获取和联表查询，最后再将Python代码作为插件导入RPA中进行整体流程的调试和测试 。 高效性与高投入产出比：该混合方案避免了纯RPA方案中因处理页面元素耗时过长导致效率低下的问题，也规避了纯Python方案的技术难度 。例如，在获取80个网站数据的情况下，纯RPA方案预计需要240天左右，而本方案在确保数据准确性的同时，预计总用时仅为110天，大幅提高了效率 。 自动化录屏：流程运行后，方案能够自动生成录屏文件，便于客户直观地了解和验证流程运行情况，并能将生成的数据文件直接发送给客户 。 3. 方案技术组成 该方案主要由以下技术组件构成： RPA：用于自动化网页操作，例如访问指定网站、打开符合规则的标题链接等. Python：用于处理复杂的数据操作，包括读取RPA处理的数据、访问链接、获取表格数据、联表查询，以及将处理后的数据写入Excel文件. 配置文件：用于存放需要打开的网站标题、链接和规则等信息，以便于管理和维护.

区块链期权套利系统 - 搭建高并发底层数据架构，接入交易所API采集数据并整理入库。 - 搭建 风险管理系统，构建 不同情况下的 Greeks 推演、Cash PnL 归因分析、VRP时序计算等。 - 设计 BS modol、PM 矩阵、Monte Carlo 三者相结合生成风险路径，并计算其依赖程度。 - 搭建 Outgoing robot 做风险预警，Grafana 做风险推演后的可视化报表。 - 构建 stochastic volatility 套利策略，以 SABR 模型为基础，搭配 LM 算法约束后拟合短期限的 3D 隐波曲面，识别其中潜 在的凸性套利机会进行交易。 - 构建 vrp 波动率套利策略，使用 静态对冲 做 厚尾增强 处理，并辅以 auto ddh 控制敞口。

以银行需求为主导、金融科技为基石的系统搭建。通过充分利用内部数据资源和经验，结合先进的风险预警、控制和管理技术，成功构建了适用于银行内部需求的全渠道自主账户风险管理系统。 核心能力和业务实践： 1. 系统架构与设计：领导团队设计系统架构，根据业务需求设计了高效的大数据框架和ETL模式，并编写了详尽的设计文档。 2. 风险数据管理：建立了账户风险数据底座，整合并优化了行内账户数据资源和风险事件库，以支撑全周期的风险监控和管理。 3. 灵活预警规则与模型构建：搭建了配置灵活的风险预警规则引擎，针对不同业务场景灵活配置规则，并基于机器学习和大数据分析构建了账户风险模型，不断提高预警准确性。 4. 系统展示与数据分析：设计了全行、全渠道和全业务场景的账户风险大盘展示系统，支持多维度的数据分析，为高效风险监控和策略调整提供数据支持。 业绩: 带领团队设计架构，分析业务需求，设计大数据框架，设计ETL模式，编写相关设计文档，数据查询优化，及时预警等系统架构，最终成功交付。

1.本方案是针对银行的大量业务数据留档使用，是针对数据库（DB2）中的DPF分区数据库以及分区表，为基础架构，根据业务的情况对物理层和逻辑层的架构设计。主要是为了快速的数据响应。 2.DB2数据库主要的就是数据的安全性以及稳定性。相比其他类型的数据库而言，可能没有快速的响应，但是在架构的优化调整之后，与其他的数据库软件的性能可以比肩，同时还具有更高的安全性和稳定性，为此在金融行业来讲，只要针对当前的业务情况进行针对性的优化之后。作为核心数据库的保留存储库要优于其他数据库软件。

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