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【置顶】投顾智能体-简介


投顾智能体:开启智能投资新时代

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...

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【置顶】解决问题问题列表-ToDo-List-数据模块-ONE


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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【置顶】2025-04-DATA-ONE-Tasks-目标与计划


目标

  • aktools + mongodb + ariflow + DAGS-files -》 自动下载A股行情数据
  • 增加读取A股行情数据的自定义A PI 接口
  • 修改 ONE 的前后端适配 自定义API 接口

2025-04-21-27 DATA 平台

  • 并发更新写入所有股票的数据

2025-04-24

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 ...

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【置顶】ONE-2025-目标计划-TodoList


  • ONE 静态官网
  • ONE 每月一个版本
  • 交易策略
  • 预测引擎
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...

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Rockyzsu-stock-量化框架


这个仓库是一个基于Python开发的股票/基金/可转债量化分析与自动化交易类项目,聚焦A股、港股、基金(LOF/ETF/私募等)、可转债等金融品种的全流程数据采集、分析、监控与交易执行,旨在通过代码化手段辅助炒股决策,核心特性和结构如下:

一、核心定位

以量化思维实现金融数据的自动化采集、多维度分析、实时监控,同时支持部分自动化交易(如逆回购)和持仓管理,兼顾个人炒股决策辅助与量化策略落地,代码持续更新且支持策略交流扩展。

二、核心目录与功能模块

仓库按功能拆分模块化目录,核心模块如下:

目录/文件 核心功能
analysis/ 股票数据分析核心:次新股涨停强度分析、股票“...

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WonderTrader-量化交易开发框架


WonderTrader 仓库介绍

WonderTrader 是一个基于 C++ 核心开发的量化交易开发框架,面向专业机构级用户,主打高效率、高可用,支持全市场全品种交易,覆盖量化交易从数据落地清洗、回测分析到实盘交易、运营调度的全环节,已支撑数十亿级的实盘管理规模。

核心特性

1. 丰富的交易引擎

针对不同交易场景设计了多类引擎,兼顾不同策略类型和性能需求: - CTA 引擎(同步策略引擎):适用于标的少、计算逻辑快的策略(如单标的择时、中频套利),C++ 版本单次重算仅约 4.5 微秒; - SEL 引擎(异步策略引擎):适用于标的多、计算耗时长的策略(如多因子选股、截面多空),时间...

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阿布量化(abu)-量化框架-量化平台


这个仓库是阿布量化(abu) 开源量化交易系统,聚焦于量化交易的全流程实现,涵盖策略开发、回测、机器学习优化、多市场适配等核心能力,以下是详细介绍:

一、仓库结构与核心目录

核心目录/文件 功能说明
abupy/ 阿布量化系统核心源代码,包含回测、因子、数据管理、机器学习决策等核心模块
abupy_lecture/ 量化使用教程(IPython Notebook 格式),是系统学习的核心文档
abupy_ui/ 非编程用户的界面操作相关内容,降低非技术用户使用门槛
python//ipython/ 《量化交易之路》示例代码,包含买入/卖出因子、机器学习集成、回测...

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easyquant-量化交易框架


easyquant 仓库介绍

easyquant 是一个基于 easytrader(交易)和 easyquotation(行情)构建的量化交易框架,借鉴了 vnpy 的事件引擎设计思想,主打轻量、易扩展,适配国内券商账户和免费行情源,适合快速搭建量化交易策略。

核心特性

1. 交易能力

  • 支持的交易渠道:华泰、佣金宝、银河证券实盘账户,以及雪球模拟盘;
  • 账户配置:通过 ht.json(华泰)、yjb.json(佣金宝)、yh.json(银河)、xq.json(雪球)填写账户信息(如用户名、加密密码等),适配 easytrader 的配置规范;
  • 无交易模式:也可选择不配置券商账户,仅运行行...

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Lean 开源量化引擎 -量化平台-09018


Lean 开源量化引擎全面介绍

Lean(Leading Event-driven Algorithmic Notification)是由QuantConnect开发并维护的全球领先的开源量化交易引擎,专为策略研究、回测优化和实时交易部署全流程设计,已成为量化金融领域最具影响力的开源项目之一。

一、基本概述

项目信息 详细内容
开发维护 QuantConnect(2012年创立),180+全球开发者贡献,全职工程师团队持续维护
开源状态 100%开源(MIT许可证),可本地完全独立运行,无平台绑定
核心语言 引擎核心C#编写,策略支持Python 3.11/C#双语...

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