分类目录归档:个人量化

申万一级行业-


申万一级行业是申银万国证券对行业的划分方法,从投资管理角度出发,同时考虑实际研究需要,将上市公司划分为31个一级行业、124个二级行业和395个三级行业。以下是对申万一级行业的具体介绍:

上游资源行业

  • 石油石化:包括油气开采、炼化等环节,是能源和化工产品的重要来源。该行业具有强周期性,受国际油价、地缘政治等因素影响较大,代表公司有中国石油、中国石化等。
  • 煤炭:主要从事煤炭开采与加工,为电力、钢铁等行业提供基础能源。煤炭行业的发展与宏观经济形势密切相关,需求波动较大,代表公司有中国神华、陕西煤业等。
  • 有色金属:涵盖金属矿石开采、冶炼及能源金属如锂、钴等的生产。有色金属价格波动频繁,受全球...

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大盘云图-金融界-量化平台-09013


一段话总结:

该网页为金融界“大盘云图”数据中心页面,更新时间为2025-07-21 15:00,包含涨跌幅(覆盖-4%至4%区间)、近一周/一月/一年涨跌幅、资金流向、市盈率等核心数据,提供“涨跌停温度计、龙虎榜、热榜”等功能导航,并有“鼠标移动到区域显示行业股票列表和价格”的温馨提示,同时展示了相关市场分析文章标题(如“重塑市场信心,3500或只是起点!”)及网站版权与合规信息。


思维导图:

## **页面基本信息**
- 名称金融界大盘云图数据中心页面
- 更新时间2025-07-21 15:00
## **核心数据维度**
- 涨跌幅-4%-3%-2%-1%0%、...

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时到量化-量化框架-量化平台-09012


一段话总结

时到量化是一个聚焦投资参考服务的平台,针对不同风险承受者,提供精选股票策略、多维度财报研究、大盘/板块/ETF云图等核心功能,并覆盖全球主要市场行情(含A股、美股、港股等),通过持续播报模拟实盘、展示各类股票数据(如涨停开板、低估值、高分红等)助力用户发掘投资机会;平台还于2025年6月进行了多项功能更新,包括增加评级标识、AI点评涨停分析等,提升用户体验。


思维导图

## **平台核心功能**
- 股票策略:基本面选股+技术面择时
- 财报研究:多维度解析财报,挖掘投资价值
- 云图工具:大盘云图、板块云图、ETF云图
- 全球行情:覆盖全球主要市场股票信息
- 模拟实盘...

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消息驱动型-选股框架-V01


目前有一些开源项目和框架,在一定程度上可以实现类似图中 “消息驱动型-选股框架” 的功能,以下为你介绍:

  • Qlib :由微软开源,是一款量化投资神器 。它是一个全流程覆盖的量化投资平台,从数据处理、特征工程到模型训练、回测评估都能一站式搞定。其内置LightGBM、XGBoost、深度学习等模型,支持自定义算法;并且基于Python,底层用C++优化,处理海量金融数据也较为流畅;还支持多数据源接入,可适配A股、美股、加密货币等市场。在选股方面,通过数据处理和AI模型训练,能够挖掘股票相关因子辅助选股 ,不过它没有直接针对消息驱动的完整选股流程,但可作为基础框架进行拓展开发。
  • K-Qua...

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量化交易中事件驱动架构的核心组件-V03


好的,我们来深入解析量化交易中事件驱动架构的核心组件。这种架构因其高效、解耦、可扩展性强,非常适合处理金融市场瞬息万变的数据流和交易决策。

核心思想: 系统的行为由事件(如行情更新、订单状态变化、定时信号、新闻发布等)触发,组件之间通过事件传递信息,而不是直接调用。

核心组件解析:

  1. 事件源:

    • 功能: 产生原始事件的源头。
    • 主要类型:
      • 市场数据接口: 接收来自交易所、数据供应商的实时行情数据(Tick、Level1、Level2/Depth of Market)、指数、基本面数据等。这是最主要、最高频的事件源。
      • 交易接口: 接收订单执行状态更新(New, Partial Fill, ...

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量化交易事件驱动架构核心组件解析-V02


量化交易事件驱动架构核心组件解析

一、引言:事件驱动架构在量化交易中的价值

量化交易系统作为金融科技的核心应用,对实时性、稳定性和准确性有着极高要求。在瞬息万变的金融市场中,交易系统需要能够快速响应市场变化、执行交易决策,并保证系统的持续稳定运行。事件驱动架构 (Event-Driven Architecture, EDA) 作为一种高效的软件设计范式,已成为现代量化交易系统的主流架构模式。

事件驱动架构是一种设计范式,其中程序的流程由事件(如用户操作、传感器输出或消息传递)决定。在交易场景中,事件可以包括市场数据更新、交易执行、策略参数变化等。其核心原则是实时响应这些事件,基于最新信息...

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TradingAgents-多智能体大语言模型(LLM)金融交易框架-开源-09011


TradingAgents 是一个多智能体大语言模型(LLM)金融交易框架,旨在模拟现实世界交易公司的动态。该框架通过部署多个由LLM驱动的专业智能体,协同评估市场状况并为交易决策提供信息。以下是对该仓库的详细介绍:

仓库结构

仓库的主要目录和文件结构如下:

TradingAgents/
├── .gitignore
├── .python-version
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── setup.py
├── uv.lock
├── tradingage...

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Panda AI Trade-量化交易AI智能体平台-商业-量化交易框架-09010



Panda AI Trade是全球领先的量化交易AI智能体平台,致力于低门槛量化研究AI与量化交易的深度融合,引领个人量化投资进入自动化、智能可视化新时代。团队成员来自全球知名金融机构、科技企业与科研院校,秉持开放、共享、创新理念。平台数据一年增量达80亿+条,稳定运行315天,使用用户超10,000+,库内数据总数42,760,082,425条,核心功能包括超级图表(ORDER FLOW)宏观风险配置(MACRO RISK ALLOCATION)AI工作流(AI WORKFLOW),提供策略优化、技术瓶颈突破等服务,合作伙伴有Think Trader等,助力用户实现高效量化投资...

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