时间序列预测300篇系列教程完整规划
一、系列整体定位与核心目标
核心定位
本系列是从零基础到时间序列预测全栈精通的体系化原理教程，完整覆盖时间序列预测的全技术链路，遵循「认知筑基→数学底层→经典算法→机器学习→深度学习→时序大模型→进阶任务→行业落地→工程实践→前沿趋势」的渐进式路径，拒绝碎片化知识，每篇聚焦1个核心知识点，讲透原理、讲清逻辑、讲明落地方法，兼顾入门友好性与工业级专业深度。
目标受众
• 零基础时间序列入门者、高校学生
• 金融、零售、能源、工业、交通等行业的业务、产品、运营人员
• 想深耕时序预测的算法工程师、数据科学家、数据分析师
• 希望补齐时序预测原理短板、解决...
| 一级分类 | 二级分类 | 项目名 | 简介 | 地址 |
|---|---|---|---|---|
| AI | 智能体框架 | LangChain | ||
| AI-开发框架 | 多智能体协作框架 | AutoGen | ||
| AI | LLM（大语言模型）应用开发平台 | BiSheng | ||
| AI | 多智能体框架 | MetaGPT | ||
| AI | 开源大模型 | DeepSeek | ||
| AI | 金融大模型 | FinRobot | ||
| AI | FinGPT | |||
| AI | FinNLP | |||
| 量化 | 量化交易平台 | vnpy | 基于Python的开源量化交易平台开发框架 | github |
| 量化 | 量化交易框架 | AlphaPy | ||
| AI量化 | 知识库 | quant-wiki | ... |
在当今复杂多变的金融市场中，投资者面临着诸多挑战，如海量的信息、瞬息万变的股价走势以及难以捉摸的市场趋势。为了帮助投资者更好地应对这些挑战，投顾智能体应运而生，它集成了一系列强大的功能，旨在为投资者提供精准、高效且智能化的投资决策支持。
股价预测：投顾智能体运用先进的机器学习算法和深度学习模型，对历史股价数据、公司财务报表、宏观经济指标以及行业动态等多维度数据进行深入分析。通过挖掘这些数据中的潜在规律和相关性，智能体能够预测股价在未来一段时间内的走势。例如，它可以根据某公司过去的盈利增长趋势、市场份额变化以及近期的重大事件，结合宏观经济环境中的利率变动、通...
以下是一个关于“AI from zero to hero”一年的视频课程大纲：
第一季度：基础构建（第 1 - 3 个月）
第二季度：机器学习深入（第 4 - 6 个月）
以下是一份补充了人工智能、机器学习和深度学习相关内容的“个人量化全栈开发 - 自研课程”大纲：
本课程旨在培养学员成为具备全栈开发能力且能运用人工智能技术的量化开发者，全面涵盖前端、后端、数据库、量化策略开发以及人工智能相关领域知识，通过丰富的实际项目案例，使学员掌握从数据获取、分析到可视化展示，以及构建智能量化交易系统的综合技能，为进入量化金融与人工智能融合的前沿领域或提升个人专业能力奠定坚实基础。
智能采集引擎的技术方案可以从以下几个方面进行规划，具体的技术栈和架构选择会根据需求和资源来定。以下是一个可能的方案框架：
我将使用Markdown的语法为你生成四列10行的表格，表头为你指定的内容。
| 类别 | 需求名称 | 需求描述 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 登录需求 | 人脸识别 | web 登录界面通过人脸识别自动登录 | 无 |
| 量化交易策略 | 交易策略 | 选股策略 | 重要-2025-01-10 |
| 咨询平台 | 需求3 | 对需求3的具体描述 | 需尽快处理 |
| 教育平台 | 需求4 | 对需求4的具体描述 | 需测试 |
| 数据平台 | 需求5 | 对需求5的具体描述 | 等待反馈 |
| 智能运维 | 需求6 | 对需求6的具体描述 | 已沟通 |
| 理财平台 | 需求7 | 对需求7的具体描述 | 需调整 |
| 类别4 | 需求8 | 对需求8的具体描述 | 可优化 |
| 类别5 | 需求9 | 对需求9的具体描述... |