作者文章归档:course

【置顶】2025-AICDA-文章一览表


  • 支持向量机-SVM 1
  • 知识蒸馏 1
  • 建模
  • 特征提取
  • 特征工程 1
  • 特征归一化
  • softmax 1
  • 时间序列预测模型 1
  • FinGPT 1
  • FinML
  • ChatGPT
  • LLM
  • GPT 1
  • LSTM
  • Transformer 1
  • 梯度下降 1
  • 特征工程 1
  • 神经网络 1
  • AI原理系列-强化学习 1
  • AI原理系列-无监督学习 1
  • AI原理系列-监督学习 1
  • MoE架构的解析 1
  • GPU 消费级与专业级性价比分析报告
  • 算力集群的自建与租赁方案对比分析报告
  • 训练一个1B的金融大模型需要花多少钱? 1
  • AlphaNet 1
  • 卷积神经网络
  • 循环神经网络
  • Bert
  • AlphaNet
  • Vnp...

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【置顶】2025-04-DATA-ONE-Tasks-目标与计划


目标

  • aktools + mongodb + ariflow + DAGS-files -》 自动下载A股行情数据
  • 增加读取A股行情数据的自定义A PI 接口
  • 修改 ONE 的前后端适配 自定义API 接口

2025-04-21-27 DATA 平台

  • 并发更新写入所有股票的数据

2025-04-24

从mongodb http://192.168.3.3:8081/db/src_db/ak_stock_info 数据为src_db 集合为ak_stock_info 取出所有 code 进行去重,返回列表 , 并把这些codes 放入redis 的消息队列中,消息队列的地址为 ...

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【置顶】ONE-2025-目标计划-TodoList


  • ONE 静态官网
  • ONE 每月一个版本
  • 交易策略
  • 预测引擎
月份 目标 开发计划
一月 1. 完成金融市场趋势分析模型的基础框架搭建
2. 与至少 10 个新的高净值客户建立初步联系
1. 第一周:收集整理过去 5 年金融市场的关键数据,包括股票、债券、基金等各类资产的价格走势、成交量等信息
2. 第二周:运用数据挖掘算法初步筛选出对市场趋势有显著影响的指标,并开始构建模型框架
3. 第三周:参加高净值客户社交活动,通过演讲、交流等方式介绍金融服务理念,收集潜在客户信息
4. 第四周:对收集到的潜在客户信息进行整理分析,制定个性化的初步沟通方案
二月 1. 优化金融市场趋势...

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【置顶】StackStorm-开源的自动化平台


  1. 定义与概述
  2. StackStorm是一个开源的自动化平台,用于事件驱动的自动化操作。它能够将各种系统、工具和服务集成在一起,通过自动化流程来响应事件,从而提高系统的运维效率、可靠性和敏捷性。例如,在一个复杂的云计算环境中,当监测到某个虚拟机的CPU使用率过高时,StackStorm可以自动触发一系列操作,如扩展虚拟机资源或者迁移虚拟机到其他主机。

  3. 核心组件与架构

  4. 传感器(Sensors):这是StackStorm的输入部分,用于检测事件。传感器可以监控各种来源的事件,如系统日志、消息队列、网络设备的SNMP陷阱等。例如,一个文件系统传感器可以监控文件系统的变化,如文件的创建、修改...

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【置顶】FinRobot-金融应用的开源 AI 智能体平台


FinRobot 是一个人工智能代理平台,它超越了 FinGPT 的范畴,是为金融应用精心设计的全面解决方案。它集成了多种多样的人工智能技术,不仅仅局限于语言模型。这种广阔的视野凸显了该平台的多功能性和适应性,能够满足金融行业多方面的需求。

FinRobot 是一个专注于金融应用的开源 AI 智能体平台,由 AI4Finance 基金会开发。它通过结合大语言模型(如 GPT-4)和多种金融工具,提供一系列功能,主要用于股票分析、市场预测、财务报表解读和报告生成。以下是一些核心特点和功能:

核心功能:

  1. 市场预测代理:输入公司代码、财务数据和新闻,预测股价走势并提供简要分析。
  2. 财务分析师代...

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free-stockdb -开源数据源-数据提供商-01057


free-stockdb 项目完整架构与设计详解

一、项目总览定位

free-stockdb 是面向A股/ETF量化研究的本地私有化时序数据引擎,核心解决量化从业者远程API数据拉取慢、清洗复权工程繁重、多端调用割裂的痛点,整体采用底层C++高性能存储计算 + 上层多语言多协议接入的分层解耦架构,实现「数据同步-存储-计算-多终端调用」一站式量化数据底座。 核心设计理念:时序优先、本地优先、全链路内置数据治理、多协议统一封装、AI原生兼容,完全抛弃通用关系型数据库SQL范式,为股票行情场景做垂直深度定制。

源码目录分层(仓库文件结构)

free-stockdb/
├── cpp/    ...

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Kats-量化框架--0922


Facebookresearch/Kats 完整项目架构设计文档

一、项目基础概述

1.1 项目定位

Kats(Kits to Analyze Time Series)是Meta(原Facebook)基础设施数据科学团队开源的一站式全流程时序分析Python框架,定位轻量、易上手、高可扩展,覆盖时序全链路任务:预测、异常/突变点检测、时序特征提取、多元时序分析,是业界首个打通时序多领域标准化API的综合库。 - 开源地址:https://github.com/facebookresearch/Kats - 许可证:MIT开源协议 - 开发语言:Python(59.4%) + Jupyte...

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