分类目录归档:解决方案

【置顶】开源项目一览表


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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
智能运维 运维框架 StackStorm

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【置顶】ALL-需求列表


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
量化交易策略 交易策略 选股策略 重要-2025-01-10
类别2 需求3 对需求3的具体描述 需尽快处理
类别2 需求4 对需求4的具体描述 需测试
类别3 需求5 对需求5的具体描述 等待反馈
类别3 需求6 对需求6的具体描述 已沟通
类别4 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 关注进度...

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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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套利定价理论-APT


套利定价理论(Arbitrage Pricing Theory, APT)是由斯蒂芬·罗斯(Stephen Ross)于1976年提出的资产定价模型,旨在解释资产收益率的多因素影响。与资本资产定价模型(CAPM)不同,APT允许多个风险因素影响资产收益,更具灵活性。

1. 核心思想

APT认为资产收益率由多个宏观经济因素驱动,投资者可以通过套利机会调整投资组合,使市场趋于均衡。其核心假设是市场不存在套利机会,即资产价格应反映所有可用信息。

2. 模型公式

APT模型表示为: [ E(R_i) = R_f + \beta_{i1}F_1 + \beta_{i2}F_2 + \dots + ...

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金融工程-


金融工程是一门交叉学科,结合了金融学、数学、统计学和计算机科学,旨在通过创新金融工具和策略来解决复杂的金融问题。以下是金融工程的主要内容:

1. 核心领域

  • 衍生品定价:利用数学模型(如Black-Scholes模型)为期权、期货等衍生品定价。
  • 风险管理:通过VaR、压力测试等方法识别和管理市场、信用及操作风险。
  • 投资组合优化:运用马科维茨均值-方差模型等工具,优化资产配置以实现收益与风险的平衡。
  • 量化交易:开发算法交易策略,利用统计套利、高频交易等技术从市场中获利。
  • 结构化产品设计:创建复杂的金融产品,如CDO、CLO等,满足特定投资需求。

2. 主要工具与技术

  • 数学模型:随机微积...

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华尔街学堂-在线金融课堂网站


该网页是华尔街学堂的在线金融课堂网站,主要提供丰富多样的金融及相关领域课程,致力于帮助学员提升专业技能与职场竞争力,满足金融从业者和学习者的多种需求。 1. 课程体系

- **重点行业研究与投资逻辑**:涵盖 10 大行业 30 个重点赛道,有最全行业研究分析框架,如医药行业研究与投资逻辑等课程,价格从 499 元到 899 元不等,部分课程如行业研究训练营【就业班】价格为 2899 元。
- **其他金融核心课程**:包括财务估值(如估值建模从理论到实战系列课)、税务筹划(税务筹划实务要点详解)、债券实操(债券实务专题课)、股权设计(股权设计实务及案例分析)等,价格在 299 元到 6...

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数据预处理


数据预处理是数据分析和机器学习中的关键步骤,旨在将原始数据转换为适合模型训练的格式。以下是数据预处理的主要步骤和常见方法:


1. 数据收集

  • 从数据库、API、文件(如CSV、Excel)或网络爬虫等来源获取数据。
  • 确保数据的完整性和多样性。

2. 数据清洗

  • 处理缺失值:删除、填充或插值。
  • 处理重复数据:删除重复记录。
  • 处理异常值:检测并处理异常值。
  • 格式标准化:统一日期、时间、文本等格式。
  • 处理噪声数据:平滑或分箱处理。

3. 数据集成

  • 将多个数据源的数据合并,处理字段不一致和冗余问题。
  • 解决数据冲突(如不同数据源的同一字段命名不同)。

4. 数据变换

  • 归一化/标准...

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