伦敦证券交易所集团-基于AWS和机器学习的产品数据业务增强-ESG
2026-04-14 15:52:30
行业：金融、大数据
载体：云服务/云平台
技术：Amazon API Gateway、Amazon SQS
业务和功能介绍
立项背景&目标：
1.通过优化的架构和流程，打通云端和本地数据连接，提高LSEG内部不同金融产品的自动化
2.持续优化产品用户的工作效率，降低人力成本
3.通过ETL，NLP，ML等工具和技术，持续优化数据质量
业务流程：
1.通过Boomi订阅SNS获取产品的云端数据，通过规则提取数据，存放到AWS S3
2.通过其他组件如格式转化等，进一步提取数据，进行NLP，ML等数据优化，存放到AWS S3
3.业务端通过产品界面识别文档关键词句信息，再次利用Boomi进行标准化和数据质量审核
4.合格的业务数据存放到本地数据库
1.通过优化的架构和流程，打通云端和本地数据连接，提高LSEG内部不同金融产品的自动化
2.持续优化产品用户的工作效率，降低人力成本
3.通过ETL，NLP，ML等工具和技术，持续优化数据质量
业务流程：
1.通过Boomi订阅SNS获取产品的云端数据，通过规则提取数据，存放到AWS S3
2.通过其他组件如格式转化等，进一步提取数据，进行NLP，ML等数据优化，存放到AWS S3
3.业务端通过产品界面识别文档关键词句信息，再次利用Boomi进行标准化和数据质量审核
4.合格的业务数据存放到本地数据库
项目实现
本人负责项目范围&模块：
1.云端数据的订阅，获取，检查&云存储，以及最后传送到本地数据库
2.确认ESG业务数据规则，制定自动化流程，进行ETL
3.NLP数据标签分析，确认及区分Boomi和ML的数据工作范围
难点&解决方案：
1.对20多个利益相关者（包括解决方案架构师、产品所有者和指导委员会成员）进行全面分析，覆盖5个以上时区（中国、英国、以色列、印度、菲律宾等），从大规模项目交付的角度识别关键需求。
2.制定与全球战略和产品路标相一致的项目增量计划。组织推动并协调敏捷开发会议及其他会议，确保项目方向一致并实现敏捷进展。
3.远程对接不同国家地区的架构师，开发，测试等团队，通过敏捷的方式进行业务计划，评审，回顾，确保满足客户要求。
1.云端数据的订阅，获取，检查&云存储，以及最后传送到本地数据库
2.确认ESG业务数据规则，制定自动化流程，进行ETL
3.NLP数据标签分析，确认及区分Boomi和ML的数据工作范围
难点&解决方案：
1.对20多个利益相关者（包括解决方案架构师、产品所有者和指导委员会成员）进行全面分析，覆盖5个以上时区（中国、英国、以色列、印度、菲律宾等），从大规模项目交付的角度识别关键需求。
2.制定与全球战略和产品路标相一致的项目增量计划。组织推动并协调敏捷开发会议及其他会议，确保项目方向一致并实现敏捷进展。
3.远程对接不同国家地区的架构师，开发，测试等团队，通过敏捷的方式进行业务计划，评审，回顾，确保满足客户要求。
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Go+FFmpeg 抖音财经股票指标视频自动化生成系统
一、项目简介
本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。
2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。
技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。
二、业务功能
批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。
数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。
短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。
全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。
智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。
三、技术栈
Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
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