金融 爬虫/脚本 软件定制 案例

面向个人投资者的A股策略回测平台，解决"策略上线前无法验证"的痛点。 核心功能：①双均线、动量、网格三类内置策略模板，支持参数化配置；②基于真实历史行情的逐笔撮合回测引擎；③收益曲线、最大回撤、夏普比率等绩效指标自动计算与可视化报告。使用流程：导入行情数据→选择策略配置参数→运行回测→查看绩效报告，全程无需编程基础。

1. 项目有哪些具体功能模块： ① 爬虫抓取模块（scrape_lightweight.py）：基于 curl_cffi 异步并发，模拟 Chrome 131 浏览器指纹，自动轮转代理池，支持断点续爬，可抓取猿急送平台所有兼职项目数据（标题、预算、工时、状态、描述等）。 ② 智能过滤模块：内置黑名单关键词库，自动排除高难度（架构/专家/底层）、违规敏感（翻墙/刷单/赌博）、硬件 IoT、游戏开发等不适宜大学生接取的项目。 ③ 技术分类模块（classify.py）：根据项目描述中的技术关键词，自动将任务归类为爬虫/Python脚本/前端/Web/小程序移动端/后端接口/AI智能体/测试质检/嵌入式IoT/工具脚本等 10 个技术方向，并分 Sheet 输出。 ④ 学生项目筛选模块（filter_student_projects.py）：在过滤基础上，进一步筛选预算 ≤500元、非驻场的项目，按预算升序排列，输出适合大学生的项目清单。 ⑤ 代理池模块（proxy_pool.py）：自动从快代理、free-proxy-list 抓取免费代理，连通性测试后按成功率加权随机选取，失败 3 次自动拉黑，定期恢复。 2. 项目的主要功能描述： 本项目解决大学生在猿急送等兼职平台上"找项目难、筛项目累"的问题。用户只需运行脚本，即可自动获取全部可投递项目并导出 Excel，同时一键生成按技术方向分类的 Sheet 和经过严格过滤的学生友好项目列表。相比人工逐页浏览，效率提升数十倍；相比人工筛选，避免接到超难度或违规项目。项目结构清晰、依赖简单（仅 Python 4个库），可作为高校课程设计/综合实验的优秀实践案例，完整体现了网络爬虫、数据清洗、分类算法、文件处理等多项核心技能。

立项背景与目标： 金融分析用户常需获取股市热门标的名单，但东方财富网数据为动态加载，手动复制效率极低。本项目目标是实现热门股吧榜单的自动化采集，输出结构化数据供后续分析使用。 软件功能： 输入目标接口地址，一键运行即可获取企业名称、股吧代码、行情代码三项核心信息，输出为UTF-8编码的纯文本表格。 核心功能模块： · 请求模块：模拟浏览器访问API接口 · 解析模块：提取JSON中指定字段 · 存储模块：写入本地TXT文件 业务流程： 用户双击运行脚本→程序自动请求接口→解析返回数据→提取三个字段→生成结果文件到当前目录。 功能路径： 下载脚本→确认网络通畅→双击运行→打开同目录下生成的文本文件查看结果

本项目是面向个人投资者的A股选股评分工具。立项背景：普通投资者面对全市场5000多只股票难以有效筛选，且AKShare等数据接口新版列名变化常导致程序失效。本工具通过AKShare自动获取全市场实时行情（自动兼容中英文列名），过滤停牌股后，对量价配合、换手活跃度、流动性、估值四个维度进行快照评分初筛，再对初筛股票拉取历史日线计算MA5/MA10/MA20均线多头排列得分，综合输出每日TOP30选股排行榜，并自动生成可视化图表与CSV数据文件，帮助投资者快速定位值得关注的标的。

立项背景和目标：财务对账、数据汇总、报表整理等日常办公场景经常需要合并多份 Excel、按列去重、条件筛选、统计数值，手工操作繁琐且极易出错，大文件处理耗时数小时。本项目目标是开发 Excel 批处理命令行工具箱，将高频操作封装为一条命令，大幅提升办公数据处理效率。 核心功能模块：① 多文件合并 merge——自动识别表头并按并集对齐，跨文件列不一致时自动补空，保留表头底色、数字格式、列宽；② 按列去重 dedupe——指定关键列去重，保留首次出现记录；③ 条件筛选 filter——支持精确匹配、范围、包含等多条件组合筛选导出；④ 数值统计 stats——均值、合计、计数一键输出汇总表；⑤ 中文兼容——全面支持中文列名与中文数据，无乱码。 业务流程：选择子命令 → 传入 Excel 文件与参数 → 程序自动处理 → 输出结果文件 → 保留原文件不破坏。

**业务和功能介绍** 1、立项背景和目标： A股市场信息分散、板块轮动快、事件驱动频繁，个人投资者和小型研究团队难以高效完成全市场扫描与多维度交叉验证。本项目旨在构建一套完整的A股量化分析系统，覆盖数据采集、板块监控、事件预警到标的筛选的全流程，通过多维度数据分析输出当下具备介入价值的股票池，降低人工筛选成本，提升决策效率与可解释性。 2、软件功能、核心功能模块的介绍： 系统由三大核心模块组成。数据采集层定时抓取全市场5000+只股票的行情、财务、资金流向等数据，日均处理量超10万条，保障数据时效与完整性；板块分析层对80+个行业和概念板块进行资金聚合与轮动强度评估，快速定位当前热点方向；题材事件层对财经资讯进行实时抓取和关键词分类，捕捉政策利好、业绩预告等事件驱动机会。在此基础上，系统综合技术指标（MA、MACD、RSI等）、资金流向、板块强度和事件催化四个维度，通过评分模型筛选出值得关注的个股，并输出可介入标的及简要逻辑说明。 3、业务流程，功能路径描述： 典型使用路径为：系统自动完成定时数据采集与清洗 → 板块资金与轮动强度计算，生成热点方向 → 事件资讯实时抓取与分类，形成事件驱动清单 → 多维度评分模型对全市场或指定池进行交叉筛选 → 输出带逻辑说明的可关注股票池与报告。用户可基于结果进一步人工复核或导出使用，形成从数据到决策的闭环。本人独立负责该项目从需求分析、架构设计、编码实现到部署维护的全部工作。

1、项目是面向股票、ETF、指数和期货的本地量化数据与策略研究平台，覆盖数据维护、因子研究、策略回测及研究成果管理等环节。 2、支持从 Tushare 和期货 Tick 文件获取数据，完成增量更新、复权处理、标准化存储、失败重试以及数据完整性和质量检查。 3、内置 Basic、Alpha158、Alpha101 等因子体系，支持因子计算、覆盖率检查、IC/RankIC 分析、分组收益分析、稳定性评估和因子选股。 4、提供股票池筛选、组合回测、调仓、交易成本、涨跌停及 ST 等交易约束，并输出净值、交易、持仓、诊断和基准对比结果。 5、支持策略回测、跟踪。 6、提供本地可视化工作台，可查看数据状态、因子、策略、组合和研究产物，并通过 Watchlist 和生命周期机制管理候选策略及复盘记录。

针对企业日常数据处理工作繁琐、易出错的痛点，开发了一套自动化数据处理系统。核心功能包括：Excel批量处理、数据清洗去重、多源数据合并、自动生成报表、定时任务调度。支持从多个数据源（Excel、CSV、数据库、API）自动采集数据，按预设规则清洗转换，生成标准化报表并自动发送邮件。业务流程：配置数据源 → 设置处理规则 → 定时触发任务 → 自动处理数据 → 生成报表 → 邮件通知。系统已应用于财务对账、销售数据汇总等场景，帮助企业节省80%人工处理时间。

面向商贸、财务日常办公场景，解决多份零散Excel单据手动汇总效率低、录入易错的痛点。工具可批量遍历指定目录全部表格文件，自动匹配表头字段，完成数据合并、无效空行剔除、分类统计，最终整合数据生成统一汇总报表，大幅缩减人工整理耗时，适配进销存台账、往来账单等多种单据处理需求。

1.获取期货当前行情价格 2.获取最新每一天的布林带上下轨 3.当价格接近上下轨时捕捉信号，让AI分析当前做空还是做多，AI提示做空/做多买入该产品，推送微信公众号。 4.止损/移动止盈 监控持仓产品，推送微信公众号 5.统计历史交易收益/当前持仓收益，推送微信公众号

本项目是一套面向A股市场的全链路财经新闻智能处理系统。在信息爆炸的市场环境中，投资者每天面临海量新闻资讯，难以高效筛选和提炼有价值的市场信号。本系统正是为解决这一痛点而设计——从东方财富、财联社、金十数据、新浪财经等十余个主流财经平台实时采集全市场新闻资讯，经过智能去重和清洗后，构建结构化索引与语义向量，最终由大语言模型驱动的分析引擎对新闻进行深度挖掘与关联推理，自动发现隐藏在零散消息背后的市场脉络与投资线索，帮助投资者从"信息过载"走向"信息洞察"，为投资决策提供数据驱动的参考依据。 本系统由三大核心模块组成，覆盖从数据采集到深度分析的完整链路： - **新闻采集（collectagent）**：支持十余个财经数据源的并行采集，内置智能去重机制，可按时间范围、数据源、消息分组灵活筛选，支持一次性采集与后台守护进程持续运行两种模式，采集结果输出为标准化 JSONL 文件与可读的 Markdown 报告。 - **索引构建与检索（indexagent）**：将采集的原始新闻构建三层索引——SQLite 结构化存储保证数据持久化与精确查询，FTS5 全文索引支持高效关键词检索，FAISS 向量索引实现语义级别的相似度匹配。三种检索模式可独立使用也可混合调用，满足从简单查询到复杂语义搜索的多种需求。 - **深度分析与荐股（analyst）**：通过算法自动构建时间线链、板块联动链、异常检测链、实体交叉链四种线索链，将零散新闻组织为有逻辑的分析脉络；随后交给 LLM 进行深度推理，挖掘隐蔽信息并生成结构化分析报告。整个过程采用闭环自修正机制，自动评估报告的事实性、完整性、逻辑性等五个维度，未达标时定位最薄弱环节并选择修正策略迭代优化，确保输出质量稳定可靠。

这是worldquantbrian量化金融平台的一个用来自动寻找superalpha的工具。 （在正常情况下，super阿尔法模拟出来这难度非常高。） 使用了多线程，会自动遇到网络问题后重试，自动给生成成功的Alpha染色，自动检查相关性保持superalpha的提交成功率，触发限流后等待并重试等等。让worldquantbrian平台的顾问就算是残疾人也可以稳定提交superalpha的python程序

立项背景和目标 股票市场情绪分析依赖多维度数据，人工收集同花顺涨跌分布、北证50成交量、股指期货基差等10余类指标耗时易错。本工具旨在自动化爬取15+金融网页，精准解析关键数据，生成标准化的Excel市场监控报表，辅助投资者快速掌握当日市场热度、连板情绪和期货基差。 核心功能模块 数据采集引擎：基于Selenium无头浏览器，处理动态加载页面（如同财问财滚动加载）和交互操作（点击行业Tab）。 智能解析层：利用BeautifulSoup和正则表达式，针对不同网站配置独立解析规则，提取成交量、涨跌停数、连板数、股指基差等指标。 重试与容错机制：单页最多重试3次，重试间隔优化为1.5秒，整体超时控制70秒，保障数据完整性。 Excel自动填充：读取模板文件，将数据按日期行写入Sheet1~Sheet3，自动应用条件格式和样式，生成排版美观的监控表。 业务流程 启动后自动生成日期关键词的问财搜索URL → 依次爬取15个页面（指数成交量、涨跌分布、期货合约、板块热榜等）→ 解析并提取关键数值 → 计算衍生指标（炸板率、加权基差）→ 写入桌面Excel文件的新行或多列 → 输出统计结果并保存。

## 业务介绍 ### 解决什么问题 量化交易中最大的痛点是 过拟合 ——策略在历史数据上表现完美，实盘就亏钱。 StrategyForge通过 7步验证流水线 ，用严苛的样本外测试淘汰99%的垃圾策略，只留下真正有Alpha的策略。 ### 目标用户 - 个人量化交易者 - 加密货币量化策略研发 - 需要系统化策略验证的团队 ### 核心价值 传统方式 StrategyForge 手动调参，凭感觉 系统化搜索25000+参数组合 看总收益判断好坏 12期分期+参数稳定性+盲测 回测=实盘（自欺欺人） 样本外验证，拒绝过拟合 固定仓位 动态仓位管理 单策略 多策略组合+资金分配 ## 功能介绍 ### 7步验证流水线（核心） ``` 策略分类 → 参数搜索 → 12期筛选 → 稳定性验证 → 动态仓位 → WFO滚 动 → 盲测验证 ``` 步骤 功能 淘汰率 1.策略分类 趋势跟踪/均值回归/动量，多标签非互斥 - 2.参数搜索 向量化粗筛25660个组合 ~94% 3.12期筛选 6年分12期，至少6期赚钱 ~90% 4.参数稳定性 最优参数周围微调仍赚钱 ~0%（通过策略大多稳定） 5.动态仓位 波动率自适应仓位 - 6.WFO滚动 真样本外窗口验证 ~60% 7.盲测验证 2025-2026数据最终检验 ~65% ### 辅助功能 功能 说明 向量化粗筛 10秒测试几千组合，numpy向量化加速 Lean引擎回测 真实交易引擎，含手续费/滑点 WFO滚动优化 搜索最优回看/前向窗口 GMM市场状态 识别趋势/震荡/动量行情 UCB/Bandit分配 多策略动态资金分配 代码自动生成 根据配置生成Lean可执行Python代码

1. 多源数据路由引擎（系统的“根基”） 该引擎采用**分级降级（Fallback）**机制，确保了金融数据的可用性和准确性。 Tier 1 & 2 (高频)：利用腾讯和新浪的 Web API 获取毫秒级实时价格。 Tier 3 & 4 (深度)：通过 AkShare 和 BaoStock 获取复杂的宏观、财务、K 线历史数据。 标准化处理：解决了 A/港/美股代码格式不一的痛点，将“自然语言输入”转化为“机器可读数据”。 2. AI 全景深度研判（系统的“大脑”） 这是平台最亮点的部分，它将传统的量化数据“喂”给 LLM 进行逻辑转换。 超级 Context 注入：AI 不再是盲目聊天，而是基于实时注入的财务报表、新闻和技术面指标进行“有理有据”的推理。 结构化输出控制： 深度：包含商业模式与财务体检。 速度：提供“一句话散户结论”，适配快节奏决策。 稳定性：后端具备 JSON 提取容错，防止 LLM 输出乱码导致前端崩溃。 3. 智能晚报与推送（系统的“触角”） 解决了用户“主动盯盘”的焦虑，转为“被动接收精华”。 交叉推演：不只是报股价，而是分析“大盘环境”对“个人持仓”的潜在影响，生成明天的操作剧本。 Server 酱集成：利用微信作为通知载体，符合国内用户的使用习惯。

1、立项背景 再生资源行业传统模式存在信息不对称、交易链路繁琐、监管追溯难、资金流转慢等痛点，中小商户与企业间对接效率极低，行业数字化转型需求迫切。同时，国家大力推动循环经济发展，亟需一款集信息服务、业务协同、数据管控于一体的平台，打通再生资源从回收、加工到交易、融资的全链条。 2、核心目标 整合行业资源：汇聚再生资源供需方、物流服务商、金融机构等多方主体，构建行业资源生态； 实现业务闭环：覆盖从立项、合同签订到订单执行、对账、融资的全流程，提升交易效率； 强化监管与风控：通过数据采集与分析，实现交易全流程追溯，降低行业风控风险； 推动数字化升级：为行业提供标准化、智能化的信息服务与业务工具，助力再生资源行业规范化、高效化发展。 1）软件整体功能 平台以 “信息服务 + 业务协同 + 数据管控” 为核心，面向商户、企业、监管 / 管理端三类用户，提供全场景功能支撑。前端基于 Vue3+Vite+TypeScript 构建多端界面，后端以 Spring Boot 为核心拆解为启动、公共、核心、业务、数据抓取五大模块，支撑高可用、高扩展的系统架构。 2）核心功能模块 基础管理模块（核心模块）：覆盖用户 / 角色 / 菜单 / 部门管理、日志、文件、字典配置、定时任务等基础能力，保障平台权限与基础运营，是全系统的支撑底座。 再生资源业务模块（业务模块）：平台核心业务闭环，包含身份管理、合同、订单、发货、收货、对账、发票、应收、融资、风控等全链路功能，实现再生资源业务从发起至完结的全流程管控。 数据采集与对接模块（数据抓取模块）：对接外部 ERP 系统，通过 AI 识别、HTML 解析等技术采集行业外部数据，同步补充平台信息，提升数据完整性。 信息服务模块：提供再生资源行情查询、供需信息发布、行业资讯推送等功能，满足用户信息获取需求，构建行业信息生态。 3、业务流程和功能路径描述 交易协同路径：商户 / 企业发布供需信息→身份认证审核→签订电子合同→生成交易订单→发起发货 / 收货→确认收货→发起对账→开具发票→完成应收结算； 数据采集路径：外部 ERP 系统数据请求→AI 识别验证码→解析业务数据→定时同步至平台数据库→平台数据校验与展示； 风控与融资路径：交易数据汇总→平台风控规则校验→生成企业信用报告→金融机构基于数据提供融资服务→融资回款跟踪。 功能路径支撑 用户端路径：用户登录→权限校验→进入对应功能界面（商户端侧重业务操作，企业端侧重资源管理，管理端侧重监管与配置）→执行功能操作→数据实时同步至数据库； 系统端路径：前端请求→后端接口处理（调用对应模块服务）→数据读写（MySQL / 文件存储）→返回结果→前端展示； 外部对接路径：外部系统请求→数据抓取模块解析→数据校验→存入

专注 Python 量化金融领域，可定制开发多因子选股系统：支持 A 股 / 港股 / 美股多因子模型构建（估值、成长、质量、动量等因子）、因子有效性回测、选股策略自动化运行、每日量化分析报表自动生成（Excel / 可视化）；可实现股票财务数据（净利润 / PE/PB）、资金流向、日内波动率等指标的自动化抓取与分析，适配同花顺等行情软件数据，提供完整的量化策略开发、回测、优化全流程服务，同时可定制 Excel 自动化工具（含规划求解、数据透视、批量处理），满足量化投资、数据分析全场景需求。

开发爬虫程序，采集互联网数据: 1. 使用Python语言，基于Scrapy二次开发了一套适用于公司需求爬虫基础框架 2. 基于以上爬虫基础框架，开发爬虫程序采集各类互联网数据，满足公司需求 3. 基于爬虫开发经验，提供反爬建议

本系统旨在解决个人及小微机构在港股与美股跨市场交易中，行情获取滞后、下单手动操作繁琐以及多币种资产统计不便的痛点。软件集成了行情监控、交易执行与资产管理三大核心模块：利用 Webull/Futu API 实现亚秒级实时行情同步，确保决策及时性 ；深度定制开发交易 UI，支持百分比快捷下单与动态资金滑动分配，极大优化了盘中博弈的执行效率 ；系统支持多账户持仓数据的自动化对账，实时计算盈亏分布并生成可视化报表，实现全自动的资产风险管理闭环。

经验丰富的个人金融数据爬虫开发者，精通Python及Scrapy等爬虫框架。擅长定制化抓取策略，确保数据的准确性与及时性，并能有效处理反爬措施。具备数据分析能力，将爬取的信息转化为有价值的金融洞察，为客户提供可靠的数据支持。