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
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