分类目录归档:架构-ONE

交易日历-复盘功能


交易日历 - 复盘功能需求描述文档 ** 一、引言 (一)编写目的 本文档旨在清晰、准确地描述交易日历中复盘功能的需求,为产品设计、开发、测试等团队提供明确的指导,确保各团队对该功能的理解一致,从而高效地完成功能的实现与验证。同时,也可作为后续产品维护和升级的参考依据。 (二)背景 在股票投资领域,投资者需要对每日的交易行为进行记录和分析,以便总结经验、优化策略。目前,市场上的交易日历工具虽然能够记录交易日期等基本信息,但对于详细的股票买入卖出记录及周末复盘功能的支持不够完善。为了满足投资者对交易记录和复盘分析的需求,特提出在交易日历中增加复盘功能,实现每日交易记录的详细录入和周末的统一...

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股票公司官网产品信息爬取系统需求说明书


股票公司官网产品信息爬取系统需求说明书

一、引言

1.1 编写目的

本文档旨在为股票公司官网产品信息爬取系统提供完整的需求定义和功能架构设计,指导系统开发团队理解项目目标、功能需求和技术实现路径,确保系统开发符合预期业务需求。

1.2 背景

在金融信息分析领域,了解上市公司的产品信息对于投资者、分析师和研究人员至关重要。然而,上市公司官网结构各异,产品信息分散,手动收集和整理效率低下。开发一套自动化爬取系统,能够根据股票代码和名称自动提取公司官网产品信息,将极大提升信息获取的效率和准确性。

1.3 定义

  • 股票代码:上市公司在证券交易所的唯一标识代码
  • 结构化数据:经过整理和规范的数据格式...

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高纬度特征工程的分类框架


高维视角下的特征工程分类框架

统计特征

描述性统计

熵、均值、方差、偏度/峰度

时间序列统计

ACF、波动率聚类、协整性

极值统计

VaR、ES

数学变换特征

线性变换

标准化、降维

非线性变换

Box - Cox、分位数变换

信号处理

小波变换、傅里叶分析

领域知识特征

经济理论驱动

Fama - French因子、CAPM

市场实务驱动

隐含波动率曲面、变量分箱

时序与事件特征

滞后/滚动特征

无具体细分内容

季节性分解

无具体细分内容

事件窗口标记

突发事件、政策发布

关系型特征

横截面关系

跨资产相关性

网络结构特征

网络中心性、Granger因果

图嵌入特征

Node2Vec、...

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SuperMind-量化投资交易平台



一段话总结

同花顺旗下的SuperMind量化投资交易平台,包含量化社区、量化投研平台、金融大数据平台、智能交易量化版等模块。量化投研平台支持策略回测、提供研究环境和本地SDK;金融大数据平台涵盖多种金融产品数据;智能交易量化版打通量化投研到实盘交易闭环。此外,还为资管机构、券商、高校提供定制化解决方案,已与500+合作伙伴开展业务合作

思维导图

## **平台模块**
- 量化社区:专注量化金融、数据科学,供用户交流策略和技术
- 量化投研平台:助力策略研发验证,含回测、研究环境、本地SDK
- 金融大数据平台:覆盖多市场金融产品,提供多维数据和报告
- 智能交易量化版:打通量化投...

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股票筛选器-功能概述


TradingView股票筛选器(Screener)是一款功能强大的金融工具,主要用于从全球市场中快速筛选符合特定条件的股票。以下是其核心功能总结:

你提供的链接是一个股票筛选器页面,标题为“股票筛选器:搜索和过滤股票”。以下是对该页面内容的分析:

页面功能

  • 股票筛选器:提供了一个表格形式的股票筛选工具,用户可以通过设置不同的筛选条件来查找符合特定要求的股票。
  • 筛选条件:表格的列标题显示了可筛选的字段,包括:
  • 商品代码:股票代码。
  • 价格:股票的当前价格。
  • 更改 %:股票价格的涨跌幅。
  • 成交量:股票的交易量。
  • 相对交易量:与平均交易量的相对值。
  • 市值:公司的市值。
  • P/E(市盈率):股票...

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Qlib-量化投资平台-量化框架-09002


这个仓库是Microsoft开源的Qlib,它是一个面向人工智能的量化投资平台,旨在利用人工智能技术挖掘量化投资的潜力、助力研究并创造价值,支持从想法探索到实际生产的全流程。下面从几个方面详细介绍这个仓库:

核心特性

  • 多范式机器学习支持:支持多种机器学习建模范式,包括监督学习、市场动态建模和强化学习。
  • 全流程覆盖:涵盖了数据处理、模型训练、回测等完整的机器学习流程,以及量化投资的全链条,包括因子挖掘、风险建模、投资组合优化和订单执行。
  • 持续更新的SOTA研究成果:不断有不同范式的最新量化研究成果和论文在Qlib中发布,以共同解决量化投资中的关键挑战。

近期发布的重要特性

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特性

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多数据源聚合架构-数据架构-ONE


构建一个聚合多个金融开源数据源的架构方案,关键是如何有效地从多个数据源获取数据、进行处理和存储,同时保证数据的准确性、实时性和可扩展性。以下是一个高层次的架构方案,您可以根据需求进行调整:

1. 数据源集成层

集成多个金融数据源可以通过以下几种方式: - API集成:许多开源或免费金融数据源提供API访问,比如Yahoo Finance、Alpha Vantage、Quandl、IEX Cloud等。通过API调用实时或历史数据。 - Web Scraping:对于没有开放API的数据源,可以使用爬虫工具抓取数据(如BeautifulSoup、Selenium)。 - 文件导入:一些数据...

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数据源层-数据架构-ONE


如果你关注中国A股的数据获取,这里有一些适合获取A股数据的开源项目和API:

1. TuShare

  • 官网: TuShare
  • GitHub: tushare GitHub
  • TuShare 是一个非常流行的中国股票数据接口,提供免费的A股历史数据、实时数据、财务数据、财经新闻等。你可以通过TuShare获取包括日线、周线、月线等不同周期的数据。对于一些高级功能,TuShare也提供了收费服务。

使用示例: python import tushare as ts ts.set_token('your_token') # 设置你的API Token pro = ts...

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