2025 年 发布计划

Q1

• 数据平台第一个版本 V 1.0.0

Q2

• ONE 平台 V 1.0.1
• Data 平台 V 1.0.1

Q3

• ONE 平台 V 2.0.1
• Data 平台 V 2.0.1

Q4

• ONE 平台 V 3.0.1
• Data 平台 V 3.0.1

数据获取

数据存储

数据处理

数据分析

数据应用

可视化

权限管理

性能

架构

技术方案

自建方案

云服务方案

无服务器方案

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在使用LSTM进行股票价格预测时，参考多少天的数据取决于几个因素，包括你想要捕捉的市场模式的复杂性、数据的粒度（如分钟级别）、以及模型的训练和泛化能力。以下是一些常见的考虑因素，可以帮助你确定应该参考多少天的数据：

1. 数据粒度和时间序列窗口

对于分钟级别的数据，通常需要以小时为单位来选择时间窗口。比如，如果你每分钟进行预测，参考过去n分钟的数据（比如60分钟、120分钟等）来预测下一分钟或未来的几个分钟。

常见的选择：

• 小时级别： 通常以过去几小时（例如过去5小时、10小时的数据）来预测未来的股价。
• 天级别： 可以选择过去几天的数据，通常是1~3天的分钟级别数据（1440分钟为一天...

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以下是一份关于股票推荐系统的需求说明书示例：

《股票推荐系统需求说明书》

一、引言

随着金融市场的不断发展和投资者对股票投资的需求增加，一个能够根据特定选股策略智能推荐股票，并提供买点和卖点参考的系统具有重要的实用价值。本股票推荐系统旨在帮助投资者在日交易模式下，做出更明智的投资决策，提高投资收益的可能性。

二、系统概述

1. 目标
   • 利用先进的选股策略和数据分析技术，每日为用户精准推荐三支具有潜在投资价值的股票，并明确给出当日的买点和预计次日的卖点，辅助用户进行日交易操作，实现短期投资收益的最大化。
2. 适用范围
   • 适用于有一定股票投资知识和经验，倾向于进行短期日交易的个人投资者以及小型投资机...

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本月目标

• 预测模型 性能问题解决
• 统计功能的实现
• 项目整体代码重构
• 开发-生产环境 数据库端到端的自动更新
• canTradeStock 表接口开发，通过前端页面进行管理，自动更新
• 切分整体的RoadMap 内容，为四大块

2024-12-07

2024-12-04

2024-12-03

• 使用根据计算机资源使用率，实现计算任务的动态调整批次大小

...

日期	星期	工作目标	记录
2024 年 12 月 1 日	星期日	[目标内容 1]	[记录内容 1]
2024 年 12 月 2 日	星期一	[目标内容 2]	[记录内容 2]
2024 年 12 月 3 日

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