随着金融市场的快速发展，投资者对股票市场的关注度日益增加。为了帮助投资者更高效地筛选出符合其投资策略的股票，开发一套智能选股系统显得尤为重要。该系统将通过大数据分析、机器学习等技术，帮助用户从海量股票数据中筛选出具有潜力的股票。
本系统的目标是提供一个用户友好的选股平台，帮助投资者根据自定义的选股策略，快速筛选出符合其投资需求的股票。系统将提供多种选股策略模板，并支持用户自定义策略。同时，系统将提供实时数据更新、历史数据回测等功能，帮助用户做出更明智的投资决策。
本系统适用于个人投资者、投资机构、金...
本文档旨在详细描述选股系统的架构设计，包括系统的整体结构、模块划分、数据流、技术选型等，以便开发团队和相关人员理解系统的设计思路，并指导后续的开发工作。
本文档适用于选股系统的设计、开发、测试和维护阶段，涵盖系统的功能需求、非功能需求、架构设计、技术选型等内容。
本文档的目标读者包括系统架构师、开发人员、测试人员、项目经理以及其他相关利益相关者。
选股系统旨在通过分析市场数据、财务数据、技术指标等多维度信息，帮助投资者筛选出具有潜力的股票。系统将结合量化分析、机器学习等技术，提...
量化交易中的交易策略是利用数学模型和算法进行交易决策的方法。以下是几种常见的量化交易策略：
好的！以下是机器学习的基本流程和步骤，用中文简要说明：
pandas（数据处理）numpy（数值计算）scikit-learn（机器学习算法）matplotlib 或 seaborn（数据可视化）确定输入特征和目标变量。
收集和准备数据
领域知识（Domain Knowledge）是指在特定领域或行业中积累的专业知识、经验和技能。它涵盖了该领域的核心概念、理论、方法、工具、最佳实践以及相关的背景信息。领域知识通常需要通过长期的学习、实践和研究来获得，并且在解决该领域的问题时起到关键作用。
常规协议是指在特定领域或行业中广泛采用的标准协议或规范，用于确保各方在通信、交互或操作时遵循统一的标准。以下是一些常见的常规协议：
本文档旨在描述 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的架构设计，包括系统的主要组件、数据流、技术选型以及各模块的详细设计。通过本文档，开发人员、架构师和项目相关人员可以全面了解系统的设计思路和实现细节。
RAG 系统结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）技术，旨在通过从大规模知识库中检索相关信息来增强生成模型的输出质量。该系统广泛应用于问答系统、对话系统、文档生成等场景。
本文档涵盖 RAG 系统的整体架构设计，包括数据预处理、检索模块、...
数据集市（Data Mart）是数据仓库（Data Warehouse）的一个子集，专注于某一特定业务领域或部门的需求。它通常包含经过筛选、整理和优化的数据，便于特定用户群体进行查询、分析和报告。数据集市的设计目的是为特定业务需求提供快速、高效的数据访问，而不需要访问整个数据仓库。
MarS 金融市场模拟预测引擎 是一个假设性的金融市场模拟与预测工具，旨在通过多Agent系统（Multi-Agent System, MAS）、机器学习、大数据分析等技术，模拟金融市场中各类参与者的行为，并预测市场未来走势。以下是对其功能、特点和应用场景的详细解析：
每个Agent具有独立的决策逻辑和行为模式，能够根据市场环境动态调整策略。
市场环境建模：
支持引入宏观经济数据、政策变化、新闻事件等外部因素，以...
在当今科技领域，GPT 无疑是一颗璀璨的明星，它的出现引发了全球范围内的广泛关注和热议，已然成为智能浪潮中最具影响力的弄潮儿。从智能写作助手到智能客服，从语言翻译软件到智能问答平台，GPT 的身影无处不在，其强大的语言处理能力正在深刻地改变着我们与信息交互的方式，也促使我们不禁想要探寻其背后的神秘原理。
GPT 构建于 Transformer 架构之上，且独特地选用了其解码器部分来施展语言魔法。在 Transformer 模型的世界里，编码器和解码器原本各司其职。编码器主要负责...