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 | ... |
分类目录归档:解决方案
【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 | 无 |
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... |
【置顶】stackStorm架构图
【置顶】FinRobot-架构图
【置顶】StackStorm-开源的自动化平台
- 定义与概述
-
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。
-
核心组件与架构
- 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...
【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:
- 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。
- 财务分析师代...
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 + ...
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...
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...
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...