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大盘云图-ONE-功能架构



一段话总结

2025年06月11日20:07:00的大盘云图显示,上证指数为3402.32(涨0.52%)、深证成指为10246.02(涨0.83%)、创业板指为2061.87(涨1.21%)、科创50为980.93(跌0.20%)、沪深300为3894.63(涨0.75%),此外还提及A股全图和美股云图。


思维导图

## **大盘云图信息**
- 日期时间:2025-06-11 20:07:00
- 指数情况
  - 上证指数:3402.32,+0.52%
  - 深证成指:10246.02,+0.83%
  - 创业板指:2061.87,+1.21%
  - 科创50:980.9...

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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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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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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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股票分钟级别价格预测-LSTM-预测模块-ONE


使用LSTM(长短期记忆网络)进行股票价格预测,特别是分钟级别预测,通常涉及以下几个步骤:

1. 数据收集与预处理

首先,需要获取股票的历史价格数据,通常包括以下几个指标: - 开盘价(Open) - 收盘价(Close) - 最高价(High) - 最低价(Low) - 成交量(Volume)

数据源: 可以通过API获取数据,比如Yahoo Finance、Alpha Vantage、Quandl等,或者通过爬虫抓取股票数据。

import yfinance as yf

# 获取某个股票的分钟级别数据
ticker = 'AAPL'
data = yf.downlo...

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