Read more

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...

Read more

vn.py 数据采集与处理的完整流程如下，涵盖了从行情数据的获取、存储、分发到最终被策略或其他模块使用的全过程。具体实现机制如下：

1. 数据采集的实现机制

（1）gateway模块采集数据

• 每个市场（如CTP、IB、Futu等）有对应的 gateway 适配器（如 vnpy/gateway/ctp/ctp_gateway.py）。
• gateway 负责：
• 连接行情服务器（API登录）
• 用户/策略通过界面或代码发出合约订阅请求（subscribe）
• 接收来自服务器的实时行情推送（如Tick、K线等）
• 将原始API数据转换为vn.py统一的数据结构（如TickData、BarData）...

Read more

在 vn.py 框架中，行情数据的获取是通过“gateway（接口适配器）”模块完成的。其流程和机制如下：

1. gateway模块作用

gateway模块对接各类交易所、券商的行情API（如CTP、IB、Futu等），负责： - 连接行情服务器 - 订阅指定合约的行情 - 接收并解析Tick、K线等实时行情数据 - 将原始API数据转换为vn.py统一的数据结构（如TickData、BarData）

2. 获取行情数据的主要流程

1. 配置并加载gateway模块
   用户在vn.py客户端界面或配置文件中选择、配置所需的行情接口（如CTP、IB等），输入服务器、账号、密码等信息。...

Read more

vn.py 框架在“数据源处理”部分承担着行情数据采集、存储、管理与分发的关键角色，为量化策略开发和回测提供坚实的数据基础。以下详细介绍其数据源处理部分的功能与典型实现：

1. 数据源处理的主要功能

（1）数据采集

• 支持对接多种行情接口（如CTP、IB、Futu等），可接收Tick、K线、委托单、成交单等多维度原始数据。
• 通过gateway层实现对不同市场、交易所的数据抽象与统一，屏蔽底层API差异。

（2）数据存储与管理

• 内置数据库适配器，可将行情数据存储到多种数据库（SQLite、MySQL、PostgreSQL等）。
• 支持Tick、分钟K线、日线等不同粒度的数据存储与检索。...

Read more

该仓库是 VeighNa（维纳），一个基于Python的开源量化交易系统开发框架，目标是为量化交易员和金融机构提供“由交易员开发，为交易员服务”的多功能量化交易平台。以下是核心信息总结：

项目定位

VeighNa自发布以来积累了大量金融领域用户（如私募基金、证券公司、期货公司等），支持二次开发（策略、模块等），并提供完善的文档和社区支持。其4.0版本新增AI量化模块（vnpy.alpha），定位为AI驱动的量化交易平台。

核心功能与模块

1. AI量化模块（vnpy.alpha）

4.0版本重点新增，提供一站式多因子机器学习策略开发、投研和实盘交易解决方案，包含以下子模块： - da...

Read more

让我详细解析动态接口调用的实现。这个功能主要在 core/api.py 中实现，我们来看关键部分：

1. 首先，看看公开接口的实现（private 接口实现类似，只是多了认证）：

@app_core.get(path="/public/{item_id}", description="公开接口", summary="该接口主要提供公开访问来获取数据")
def root(request: Request, item_id: str):
    """
    接收请求参数及接口名称并返回 JSON 数...

Read more

首先让我看看项目的基本结构。

Ran tool 看起来这是一个 Python 项目，让我们进一步了解主要的源代码实现。我会先查看主要的源码目录 aktools/。

Ran tool 这是一个比较完整的 Python 项目，让我们来看看主要的实现部分：

1. 先看看入口文件 main.py：

Read file: aktools/main.py 让我们继续看看核心 API 的实现：

Read file: aktools/core/api.py 基于对源码的分析，我来为你解释这个项目的主要实现过程：

1. 项目概述： 这是一个名为 AKTools 的项目，主要目的是为 AKShare（一个金融数...

Read more

以下是关于谷歌时间序列预测基础模型 TimesFM 的详细介绍，基于搜索结果的综合分析：

1. 模型概述

TimesFM 是谷歌研发的专为时间序列预测设计的 仅解码器（decoder-only）基础模型，参数规模为 2亿（200M），在包含 1000亿个真实世界时间点 的多样化数据集上预训练而成。其核心目标是通过大规模预训练实现 零样本（zero-shot）预测，即在无需微调的情况下直接应用于新任务，性能媲美甚至超越传统监督学习方法。

2. 核心架构与创新

架构设计

• 分块（Patch）处理：将时间序列分割为连续的非重叠块（如32个时间点为一个输入块），每个块通过残差块转换为向量，并...

Read more

这个仓库 public-apis 是一个由社区成员和 APILayer 团队手动整理的公共 API 集合，包含来自多个领域的大量公共 API，可用于开发者构建自己的产品。以下是对该仓库的详细介绍：

仓库主要信息

• 仓库管理：由社区成员和 APILayer 团队共同维护。
• APILayer 简介：APILayer 是将 API 集成到任何产品中的最快方式，在 APILayer Marketplace 上有很多可用的 API。

仓库中的部分 API 列表

1. APILayer 旗下 API

Read more