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在当今复杂多变的金融市场中，投资者面临着诸多挑战，如海量的信息、瞬息万变的股价走势以及难以捉摸的市场趋势。为了帮助投资者更好地应对这些挑战，投顾智能体应运而生，它集成了一系列强大的功能，旨在为投资者提供精准、高效且智能化的投资决策支持。
股价预测：投顾智能体运用先进的机器学习算法和深度学习模型，对历史股价数据、公司财务报表、宏观经济指标以及行业动态等多维度数据进行深入分析。通过挖掘这些数据中的潜在规律和相关性，智能体能够预测股价在未来一段时间内的走势。例如，它可以根据某公司过去的盈利增长趋势、市场份额变化以及近期的重大事件，结合宏观经济环境中的利率变动、通...
从mongodb http://192.168.3.3:8081/db/src_db/ak_stock_info 数据为src_db 集合为ak_stock_info 取出所有 code 进行去重，返回列表 ， 并把这些codes 放入redis 的消息队列中，消息队列的地址为 ...
| 月份 | 目标 | 开发计划 |
|---|---|---|
| 一月 | 1. 完成金融市场趋势分析模型的基础框架搭建 2. 与至少 10 个新的高净值客户建立初步联系 |
1. 第一周：收集整理过去 5 年金融市场的关键数据，包括股票、债券、基金等各类资产的价格走势、成交量等信息 2. 第二周：运用数据挖掘算法初步筛选出对市场趋势有显著影响的指标，并开始构建模型框架 3. 第三周：参加高净值客户社交活动，通过演讲、交流等方式介绍金融服务理念，收集潜在客户信息 4. 第四周：对收集到的潜在客户信息进行整理分析，制定个性化的初步沟通方案 |
| 二月 | 1. 优化金融市场趋势... |
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...
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。
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。
高维视角下的特征工程分类框架
统计特征
描述性统计
熵、均值、方差、偏度/峰度
时间序列统计
ACF、波动率聚类、协整性
极值统计
VaR、ES
数学变换特征
线性变换
标准化、降维
非线性变换
Box - Cox、分位数变换
信号处理
小波变换、傅里叶分析
领域知识特征
经济理论驱动
Fama - French因子、CAPM
市场实务驱动
隐含波动率曲面、变量分箱
时序与事件特征
滞后/滚动特征
无具体细分内容
季节性分解
无具体细分内容
事件窗口标记
突发事件、政策发布
关系型特征
横截面关系
跨资产相关性
网络结构特征
网络中心性、Granger因果
图嵌入特征
Node2Vec、...
| 模块名 | 核心功能 | 子模块 | 功能描述 | 备注 | 模块编码 | 是否完成 | 版本 | 仓库地址 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 采集模块 | ||||||||
| 作业模块 | ||||||||
| 数据模块 | ||||||||
| 分析模块 | ||||||||
| 预测模块 | ||||||||
| 可视化模块 | ||||||||