TensorFlow

项目包含数据读取与清洗、归一化处理、灰色关联度分析特征筛选、WGAN合成样本生成、LSTM时序预测、误差评估（MSE/RMSE/MAE）和结果可视化等模块，核心功能是在小样本金融数据条件下提升股价预测精度与稳定性。

基于RAG的LLM金融AI分析师系统，支持用户上传财报、研报、新闻等金融文本资料，并结合实时新闻资讯进行公司分析。系统通过文档切分、向量化存储、相似度检索和提示词组装，将用户问题与相关资料一起输入大语言模型，生成带有来源引用的金融问答、基本面分析、风险提示和投资研究摘要。项目重点解决通用大模型在金融

1.自选基金管理支持添加/删除自选基金，维护个人关注组合支持为每只基金录入成本价、持仓份额、持仓备注（可选）支持分组管理（如：半导体、制造、指数、债基等）2.规则配置与策略模板支持为每只基金配置个性化规则：买入区间（如2.27–2.30）止盈阈值（如≥2.47）止损阈值（如≤2.20）分批买入/分批