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...

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股票公司官网产品信息爬取系统需求说明书

一、引言

1.1 编写目的

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。

1.2 背景

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。

1.3 定义

• 股票代码：上市公司在证券交易所的唯一标识代码
• 结构化数据：经过整理和规范的数据格式...

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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、...

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一段话总结

同花顺旗下的SuperMind量化投资交易平台，包含量化社区、量化投研平台、金融大数据平台、智能交易量化版等模块。量化投研平台支持策略回测、提供研究环境和本地SDK；金融大数据平台涵盖多种金融产品数据；智能交易量化版打通量化投研到实盘交易闭环。此外，还为资管机构、券商、高校提供定制化解决方案，已与500+合作伙伴开展业务合作。

思维导图

## **平台模块**
- 量化社区：专注量化金融、数据科学，供用户交流策略和技术
- 量化投研平台：助力策略研发验证，含回测、研究环境、本地SDK
- 金融大数据平台：覆盖多市场金融产品，提供多维数据和报告
- 智能交易量化版：打通量化投...

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TradingView股票筛选器（Screener）是一款功能强大的金融工具，主要用于从全球市场中快速筛选符合特定条件的股票。以下是其核心功能总结：

你提供的链接是一个股票筛选器页面，标题为“股票筛选器：搜索和过滤股票”。以下是对该页面内容的分析：

页面功能

• 股票筛选器：提供了一个表格形式的股票筛选工具，用户可以通过设置不同的筛选条件来查找符合特定要求的股票。
• 筛选条件：表格的列标题显示了可筛选的字段，包括：
• 商品代码：股票代码。
• 价格：股票的当前价格。
• 更改 %：股票价格的涨跌幅。
• 成交量：股票的交易量。
• 相对交易量：与平均交易量的相对值。
• 市值：公司的市值。
• P/E（市盈率）：股票...

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多因子选股策略是量化投资中的经典方法，通过结合多个影响股票收益的因子（特征指标）来构建投资组合。其核心思想是：股票的收益率可以被一系列因子共同解释，通过筛选在这些因子上表现优异的股票，有望获得超额收益。以下是多因子选股策略的详细解析：

一、常见因子类型

多因子策略的关键在于因子的选择和组合，常见因子类别包括： 1. 价值因子
- 衡量股票估值水平，如：
- 市盈率（PE）、市净率（PB）
- 股息率（Dividend Yield）
- 企业价值倍数（EV/EBITDA） - 逻辑：低估值股票长期可能均值回归。

1. 成长因子
2. 衡量公司未来增长潜...

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投研平台（投资研究平台）是金融领域（如证券、基金、资管等机构）用于支持投资决策、策略研究、数据分析和风险管理的核心系统。其架构设计需要兼顾高性能、高可靠性、数据安全以及复杂计算能力。以下是一个典型的投研平台架构设计思路，分为核心模块和技术选型两部分：

一、核心架构分层

1. 数据层（Data Layer）

• 功能：负责数据的采集、存储、清洗和预处理。
• 关键组件：
  • 多源数据接入：市场行情（实时/历史）、财务数据（年报、季报）、另类数据（舆情、新闻）、宏观经济数据等。
  • 数据存储：
  • 结构化数据：关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）、时序数据库（InfluxDB、TDengine）...

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AI量化交易是一种结合人工智能（AI）与量化投资的金融交易方法，通过算法模型分析海量数据、挖掘市场规律，并自动执行交易策略。以下是其核心内容与关键要点：

1. 核心流程

• 数据收集
  整合多维数据：历史价格、财务指标、新闻舆情、社交媒体情绪、宏观经济数据等。
• 特征工程
  提取关键指标（如波动率、动量、价量关系），或利用深度学习自动生成特征。
• 模型构建
• 传统模型：时间序列分析（ARIMA）、统计套利、均值回归等。
• AI模型：
  • 机器学习：随机森林、梯度提升树（XGBoost/LightGBM）用于预测价格方向。
  • 深度学习：LSTM预测时序数据，CNN捕捉形态模式，强化学...

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在股票领域，盘口是投资者观察和分析股票交易动态的重要窗口，包含了丰富的信息，以下是对它更详细的介绍：

盘口数据

• 委买委卖
  • 含义：委买是指投资者委托券商买入股票的申报，委卖则是委托卖出的申报。在盘口上会显示出不同价位的委买和委卖数量，通常会展示买一到买五、卖一到卖五的价位和对应的委托数量。
  • 作用：通过观察委买委卖的挂单情况，可以了解市场上投资者对该股票在不同价位的买卖意愿。如果买盘挂单量较大，说明有较多投资者准备买入，对股价有向上的推动预期；反之，卖盘挂单量多，则可能意味着股价面临下行压力。
• 成交量
  • 含义：指在某一特定时间段内股票的成交数量。它是衡量股票交易活跃度的重要指标，分为分时...

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交易思路

看新闻

重点

导致的

股票

重点新闻

选股

盯盘

看盘口

埋伏

首板

从新闻中捕捉股票交易机会的实战思路

在股票投资领域，新闻事件是不可忽视的重要因素，它犹如一把双刃剑，既能为投资者带来丰厚回报，也可能让投资者陷入困境。掌握从新闻中挖掘交易思路的方法，对于投资者来说至关重要。

一、重点新闻筛选与关注

1. 宏观经济新闻：GDP数据、就业数据、利率决策等宏观经济指标的公布，往往会引发市场的剧烈波动。例如，当GDP数据超预期增长时，可能意味着整体经济形势向好，企业盈利预期提升，从而推动股市上涨；反之，若数据不及预期，股市可能面临下行压力。投资者可通过官方经济数据...

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