金融 算法模型 软件定制 案例

有段时间幻想炒股赚钱，于是自研了一套量化交易系统，虽然现实并不理想，但是学了很多新技术，积累了很多经验。 模型研发： 超参数优化框架； 算子生成框架； 自定义高阶算子； 回测功能： 一套模拟交易环境； 极速回测框架； 模型研发与策略回测通用； 丰富的指标记录； 交易功能： 支持多种数据源、多种交易环境； 定时获取行情信息并持久化存储； 定时计算预测结果并持久化存储； 定时读取预测结果执行交易；

这是一个基于 Python 与 Qt 的本地桌面应用，用于对“链上/公开的开奖历史数据”做可视化研究： - 实时读取 `history/lottery_history.csv`，解析并清洗最新记录； - 以“下一期预测”+“预测历史”方式展示统计结果，并写入 `预测应用/predictions.csv`； - 自动验证与调参：定期运行 `预测应用/validate_predictions.py`，输出 `validation_report.json` 与 `validation_history.csv`，辅助选择更稳妥的参数； - 桌面级体验：倒计时、状态栏提示、关键时间窗保护，“预测中...”占位避免误导； - 全中文界面与日志，开箱即用。 ### 2. 主要亮点 - **全中文 GUI**：`预测应用/gui_app.py` 基于 PySide6 构建，信息密度高，操作直观； - **预测结果与历史强一致**：统一缓存/写入口径，“下一期预测”与 `predictions.csv` 同源，避免显示错位； - **自动验证与轻量调参**：每新增约 20 期或启动时触发验证，快速输出建议参数并可一键应用； - **多策略融合**：任意位组合统计（AnyDigits）+ 按位置统计（AnyPos）+ 混合器（Hybrid），并引入短窗热度/爆发/重复权重与候选置信； - **关键窗口保护**：开奖/公布前后避免重操作，优先确保界面流畅与可读性； - **稳健日志**：`预测应用/gui_app.log` 记录刷新、对账、验证与参数应用过程。 ### 3. 快速上手（macOS） 1) 克隆/解压到本地后，进入主目录运行： ```bash cd "预测应用" sh start_gui.sh ``` 脚本会创建虚拟环境、安装依赖并启动 GUI。若首次安装耗时稍长，请耐心等待。 2) 数据文件说明： - 历史数据：`history/lottery_history.csv`（应用会自动读取最新行）； - 预测历史：`预测应用/predictions.csv`（应用生成/更新）； - 验证报告：`预测应用/validation_report.json` / `validation_history.csv`（自动验证生成）。 ### 4. 界面与功能说明 - **当前概览**：显示当前最新期号、最近 100 条命中率（两位、三位、同时、三位中两位）。 - **下一期预测**：实时展示“预测中...”占位，待后台计算完成后输出两位/三位候选； - **预测历史表**：展示期号、两位/三位、候选与置信度、以及与历史开奖的对账命中列； - **操作与参数**：支持自动/手动控制，含窗口大小、衰减等参数；提供“快速回测”

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模块旨在通过精准捕捉价差波动、实现合约组合的协同下单与平仓，提升这两种套利模式的执行效率与收益稳定性。本人作为核心开发者，全程参与模块从需求分析到上线优化的全流程，深度结合牛熊套利的价差特性与操作逻辑，确保模块适配两类策略的差异化需求。

具有多种策略功能生成预测曲线，包括lstm、线性回归、机器学习等方法 对股票原始特征进行多重数据分解，旨在获得股票最有时序特征的分量片段 使用者可以对依据预测曲线对股票进行回测，大部分预测效果中胜率优于60％ 使用者在程序中的操作只需选取股票代码+股票的范围就能获得数据源,并逐个选项卡按默认配置处理即可得到预测曲线，在程序中再根据预测曲线与股票原始曲线进行对比即可进行股票回测，分析股票价值

本程序旨在解决基于历史股票数据预测未来股价收益的挑战。通过数据清洗、特征工程（如日线涨跌幅、换手率）和Transformer神经网络训练，它能为投资者提供未来1到5天股票潜在表现的预测，从而辅助投资决策，并严格确保数据和模型的预测质量与稳定性。

- 高并发底层数据架构，接入交易所API采集数据并整理入库。 - 风险管理系统，构建 不同情况下的 Greeks 推演、Cash PnL 归因分析、VRP时序计算等。 - 设计 BS modol、PM 矩阵、Monte Carlo 三者相结合生成风险路径，并计算其依赖程度。 - 搭建 Outgoing robot 做风险预警，Grafana 做风险推演后的可视化报表。 - 构建 stochastic volatility 套利策略，以 SABR 模型为基础，搭配 LM 算法约束后拟合短期限的 3D 隐波曲面，识别其中潜 在的凸性套利机会进行交易。 - 构建 vrp 波动率套利策略，使用 静态对冲 做 厚尾增强 处理，并辅以 auto ddh 控制敞口。

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