分类目录归档:行业解决方案

【置顶】ALL-需求列表-V0.0.1


我将使用Markdown的语法为你生成四列10行的表格,表头为你指定的内容。

类别 需求名称 需求描述 备注
登录需求 人脸识别 web 登录界面通过人脸识别自动登录
量化交易策略 交易策略 选股策略 重要-2025-01-10
咨询平台 需求3 对需求3的具体描述 需尽快处理
教育平台 需求4 对需求4的具体描述 需测试
数据平台 需求5 对需求5的具体描述 等待反馈
智能运维 需求6 对需求6的具体描述 已沟通
理财平台 需求7 对需求7的具体描述 需调整
类别4 需求8 对需求8的具体描述 可优化
类别5 需求9 对需求9的具体描述...

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mplfinance-金融数据可视化设计


mplfinance 是基于 Matplotlib 的 Python 库,专为金融数据可视化设计,提供了简洁的 API 用于创建专业的金融图表。以下是其核心功能与使用示例:

主要功能

  1. K线图(Candlestick Charts)
    展示开盘价、收盘价、最高价、最低价,直观反映价格波动。

  2. OHLC 图表
    简化版 K 线图,用线段表示价格区间。

  3. 成交量图表
    显示交易量与价格的关系,支持与价格图表叠加或分屏显示。

  4. 移动平均线
    支持多种周期的 SMA、EMA 等均线指标。

  5. 技术指标叠加
    可添加 MACD、RSI、Bollinger Bands 等...

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statsmodels.tsa-时间序列分析的核心模块



一段话总结

statsmodels.tsa 是用于时间序列分析的核心模块,包含丰富的模型类和工具函数,涵盖线性模型(如AR、ARMA、VAR)与非线性模型(如Markov切换模型)。其核心功能包括 描述性统计分析(自相关ACF、偏自相关PACF、周期图)统计测试(单位根测试ADF/KPSS、Granger因果检验、协整检验)参数估计(极大似然MLE、条件最小二乘、卡尔曼滤波),以及时间序列滤波(Baxter-King、Hodrick-Prescott)、确定性过程建模(时间趋势、季节性) 和预测模型(Theta模型、STL分解后预测)等,支持从数据诊断、模型拟合到预测的全流程时间序...

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tenacity-Python 的重试库


tenacity 是一个用于 Python 的重试库,它可以帮助你在遇到临时性错误(如网络波动、API 限流等)时自动重试代码块或函数调用,提高程序的健壮性和稳定性。该库提供了灵活的重试策略配置,包括设置最大重试次数、重试间隔、特定异常类型触发重试等功能。

核心功能与特点

  1. 灵活的重试条件:可以基于返回值、异常类型或自定义条件触发重试。
  2. 多种等待策略:支持固定间隔、指数退避、随机延迟等多种重试间隔策略。
  3. 回调与上下文管理:支持在重试前后执行回调函数,以及使用上下文管理器管理重试逻辑。
  4. 错误处理:可以设置最大重试次数、总超时时间,以及在所有重试失败后抛出特定异常。

简单示例

以下是一个使...

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股票分析系统的功能矩阵-V01


股票分析系统的功能矩阵

股票分析系统是一个综合性的工具,它集成了多种功能和技术,以帮助投资者分析股票市场数据,掌握市场趋势,评估股票的风险和价值,并制定科学的投资策略。以下是股票分析系统的功能矩阵,包括系统的具体功能、模块划分、技术实现以及如何满足用户需求。

1. 系统功能

1.1 数据采集

  • 功能描述:系统能够从财经网站、API接口等渠道采集股票数据,包括实时行情、历史数据、财务数据等。
  • 技术实现:使用网络爬虫技术(如 requestsBeautifulSoup)和API调用(如Tushare、AKShare)。
  • 用户需求满足:为用户提供全面的股票数据,帮助他们进行深入的市场分析...

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股票画像系统需求说明书大纲-V01


股票画像系统需求说明书大纲

1. 引言 (Introduction) * 1.1 文档目的 (Purpose of Document): 明确本文档的目标,即为股票画像系统的设计、开发和验收提供详细的功能与非功能性需求说明。 * 1.2 系统范围 (Scope of System): 清晰界定股票画像系统涵盖的功能边界(如:覆盖哪些市场、哪些类型股票、提供哪些维度的画像、是否包含历史回溯、预测分析等),以及不包括的功能。 * 1.3 目标用户 (Target Audience): 描述系统的预期用户(如:个人投资者、专业分析师、基金经理、风险管理人员、...

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Numba-即时编译-加速计算


Numba 是一个针对 Python 的 即时编译(Just-In-Time, JIT)编译器,专为加速数值计算和科学计算代码设计。它通过将 Python 函数(尤其是涉及 NumPy 数组和循环的代码)转换为高效的机器码,显著提升运行速度,同时保持 Python 代码的简洁性。

核心特点

  1. 零学习成本:无需编写 C/C++ 扩展或切换语言,仅通过装饰器(如 @njit)即可标记需要加速的函数。
  2. 与 NumPy 深度集成:对 NumPy 数组操作有原生优化支持,能高效处理向量化和循环计算。
  3. 支持 GPU 加速:通过 numba.cuda 模块可直接编写 GPU 并行代码(需 NVIDIA...

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multiprocessing-set_start_method("spawn")


在 Python 里,借助 multiprocessing 模块能够开展多进程编程。而 set_start_method("spawn") 这一操作,能够对新进程的启动方式加以设定。下面为你详细介绍其具体用法和相关注意要点:

启动方式的类型

  • spawn:主进程会生成一个全新的 Python 解释器进程。在这种方式下,子进程仅仅会继承那些运行进程对象的 run() 方法所必需的资源。像全局变量的设置这类非必要资源,是不会被继承的。这种启动方式相对安全,但速度较慢,在 Windows 系统中是默认的启动方式。
  • fork:主进程会通过 os.fork() 来创建子进程。子进程会复制父进程的所...

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