业务和功能介绍
基于sina金融和腾讯金融的股票量化分析系统扩展方案
数据收集与存储
使用akshare（历史附件中已包含）获取A股/港股实时行情、历史K线、财务数据等，结合pandas进行结构化存储。
通过SQLAlchemy将数据持久化到本地数据库（如SQLite/MySQL），支持增量更新与去重。
量化指标实现
利用backtrader（附件中已列出）构建回测框架，集成MACD、KDJ等指标（可通过TA-Lib优化计算效率）。
扩展自定义指标：如RSI、布林带，结合numpy和scipy进行数值计算。
本地数据处理
使用dask加速大规模数据预处理（如缺失值填充、标准化），matplotlib和mplfinance可视化分析结果。
通过psutil监控系统资源，确保长时间运行的稳定性。
系统增强建议
添加实时预警：基于websocket-client监听行情，触发邮件/短信通知（需集成requests调用第三方API）。
扩展多数据源：若sina/腾讯接口受限，可接入tushare或Wind（需额外安装）。
数据收集与存储
使用akshare（历史附件中已包含）获取A股/港股实时行情、历史K线、财务数据等，结合pandas进行结构化存储。
通过SQLAlchemy将数据持久化到本地数据库（如SQLite/MySQL），支持增量更新与去重。
量化指标实现
利用backtrader（附件中已列出）构建回测框架，集成MACD、KDJ等指标（可通过TA-Lib优化计算效率）。
扩展自定义指标：如RSI、布林带，结合numpy和scipy进行数值计算。
本地数据处理
使用dask加速大规模数据预处理（如缺失值填充、标准化），matplotlib和mplfinance可视化分析结果。
通过psutil监控系统资源，确保长时间运行的稳定性。
系统增强建议
添加实时预警：基于websocket-client监听行情，触发邮件/短信通知（需集成requests调用第三方API）。
扩展多数据源：若sina/腾讯接口受限，可接入tushare或Wind（需额外安装）。
项目实现
基于Python的股票量化分析系统扩展方案
核心功能实现
使用akshare获取A股/港股实时行情数据，通过pandas进行数据清洗与结构化处理。
调用TA-Lib计算MACD、KDJ、RSI等趋势指标，结合matplotlib和mplfinance可视化K线及指标组合。
回测系统优化
基于backtrader框架构建回测引擎，支持多因子策略（如均线交叉、布林带突破），并通过scikit-learn进行策略绩效评估（夏普比率、最大回撤）。
利用dask加速大规模历史数据并行计算，提升回测效率。
扩展功能建议
实时监控：集成websocket-client监听行情异动，触发邮件通知（需requests调用SMTP服务）。
数据持久化：通过SQLAlchemy将清洗后的数据存储至MySQL/SQLite，支持增量更新
核心功能实现
使用akshare获取A股/港股实时行情数据，通过pandas进行数据清洗与结构化处理。
调用TA-Lib计算MACD、KDJ、RSI等趋势指标，结合matplotlib和mplfinance可视化K线及指标组合。
回测系统优化
基于backtrader框架构建回测引擎，支持多因子策略（如均线交叉、布林带突破），并通过scikit-learn进行策略绩效评估（夏普比率、最大回撤）。
利用dask加速大规模历史数据并行计算，提升回测效率。
扩展功能建议
实时监控：集成websocket-client监听行情异动，触发邮件通知（需requests调用SMTP服务）。
数据持久化：通过SQLAlchemy将清洗后的数据存储至MySQL/SQLite，支持增量更新
示例图片视频
相似推荐
网络视频网站数据爬虫
一、核心功能：基础数据采集与处理
核心功能是爬虫的 “基石”，主要目标是精准、稳定地获取视频平台的核心公开数据，并完成初步清洗，为后续分析或应用提供原料。
1. 目标数据采集（核心能力）
爬虫可针对主流视频平台（如 B 站、抖音、YouTube、腾讯视频等），定向采集以下几类关键数据，具体采集范围需根据平台接口限制或页面结构调整：
数据类别 具体采集内容 应用场景举例
视频基础信息 视频 ID、标题、发布时间、时长、封面图 URL、播放量、点赞量、收藏量、评论数、分享数 视频热度分析、内容分类统计
创作者信息 创作者 ID、昵称、头像 URL、粉丝数、关注数、发布视频总数、账号认证类型（如 “UP 主”） 创作者画像分析、达人筛选
视频内容数据 视频播放地址（需区分 “可下载”“仅在线播放” 权限）、字幕文本（公开字幕）、标签 / 分类 视频内容检索、字幕关键词分析
互动数据 评论内容（用户名、评论时间、评论点赞数、回复链）、弹幕内容（发送时间、弹幕文本） 用户情感分析、热门话题提取
2. 数据清洗与标准化
采集到的原始数据常存在格式混乱（如时间戳格式不统一）、冗余（如重复评论）、无效值（如播放量为 “--”）等问题，爬虫需内置处理逻辑：
格式统一：将不同平台的时间戳（如 “2024-05-20”“1684567890”）统一转为标准时间格式，播放量（如 “1.2 万”“12000”）统一转为数值型；
冗余 / 无效数据过滤：删除重复的评论、弹幕，过滤掉 “无意义文本”（如纯表情评论）或无效字段（如封面图 URL 失效）；
关键词提取：基于 NLP（自然语言处理）工具（如 jieba、NLTK），从视频标题、评论、字幕中提取核心关键词（如 “AI 生成”“美食教程”），为后续分类打标签。
3. 数据存储与导出
采集并清洗后的数据需持久化存储，支持多种存储方式以适配不同需求：
本地存储：适合小规模数据，如 Excel（.xlsx）、CSV（逗号分隔文件，便于 Excel/Python 读取）、JSON（轻量格式，适合程序调用）；
数据库存储：适合大规模、高并发采集场景，如关系型数据库（MySQL、PostgreSQL，用于结构化数据如视频基础信息）、非关系型数据库（MongoDB，用于非结构化数据如评论、弹幕）；
数据导出：支持按需导出为可视化工具兼容格式（如 PowerBI、Tableau 可读取的 CSV/Excel），或 API 接口格式（供其他系统调用）。
二、扩展功能：提升采集效率与场景适配性
扩展功能是在核心能力基础上，针对 “高并发、反爬对抗、多场景需求” 设计的进阶能力，决定爬虫的稳定性与实用性。
1. 反爬对抗与稳定性优化
主流视频平台均设有反爬机制（如 IP 封锁、Cookie 验证、验证码、接口签名），爬虫需通过技术手段适配，确保采集过程
供应链驾驶舱-远洋数字领航可视化项目
远洋领航数字化驾驶舱项目是位于金融供应链集团开发的一款项目，该项目打通了工厂、商户、客户等三个体系进行开发的数字化驾驶舱，通过前端驾驶舱展示项目的所有的数据展示，用户量两、用户交易量、交易率、已购率、复购率、付费情况等一系列指标，数据展示全国各地的数据，上海、浙江、北京、广东等多个北上广地区的数据
报刊采集系统-数据采集
主导报刊采集项目，成功采集了162种报刊的内容及PDF。负责数据处理，采用Scrapy和BS4技术栈，设计并实施了三通道架构以优化分布式数据采集。有效应对反爬机制，通过登录验证和cookie验证确保数据的准确性和完整性。利用pandas进行数据分析，结合正则表达式、机器学习（数据标注）和AI大模型进行深入解析，提升了数据处理的效率和准确性。
房产小程序-购房通
此小程序是一个房产信息平台，致力于为广大购房者提供高效实时的成都房产市场相关动态信息，并提供相关的各种便利的工具：航拍VR看房、查日照、算噪音、产业测评；落户、公积金、首付房贷等。目前平台拥有上百万用户访问，日均浏览量上百万次。
公司内部管理系统
系统旨在为管理、销售、财务、律师、行政、业务支持等人员提供数据查询、报表导出、项目成本管理、诉讼管理、资产管理、用户运营管理等支撑功能
系统主要有以下核心功能：
数据分析：为管理人员、销售人员提供各类业务数据的查询、报表导出
项目成本：为财务、销售人员提供项目经费、活动成本等管理和操作
诉讼管理：为律师提供诉讼相关的流程管理
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服