Python

Python是一门诞生于1991年的高级、解释型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造。其核心设计哲学强调代码的极简性和可读性，尤其依赖清晰的缩进来定义代码结构，这使得它语法接近英语，非常易于学习和使用。作为动态类型语言，它为快速开发和原型设计提供了极大的灵活性，并支持面向对象、命令式、函数式等多种编程范式。Python的巨大优势在于其拥有一个由庞大活跃社区支撑的丰富第三方库生态系统（PyPI），覆盖了几乎所有应用领域：无论是Web开发（Django, Flask）、数据科学（Pandas, NumPy, Matplotlib）、人工智能（TensorFlow, PyTorch）还是自动化脚本和系统运维，都能找到成熟高效的工具库。这种“开箱即用”的特性使其成为解决各类实际问题的“瑞士军刀”，兼具强大的功能与简单的语法。

Python语言框架

开发组织吉多·范罗苏姆

做空趋势跟踪回测系统产品系统

本项目是面向币安USDT合约的做空趋势跟踪回测系统，采用右侧交易思路，以大盘弱势为前提，通过暴涨高位识别、多指标评分机制确认入场信号，搭配固定/ATR止盈与多重止损风控，自动生成详细Excel回测报告，用于高位下跌行情策略验证与量化研究.

230Python金融

期货量化交易监控平台产品系统

系统包含以下核心功能模块：1、实时行情监控：对接三大期货交易所行情数据源，支持全品种实时行情展示，包括最新价、涨跌幅、持仓量等关键指标，数据延迟控制在毫秒级。2、量化策略引擎：内置多种经典量化策略（均线突破、布林带、MACD等），支持自定义策略编写和参数优化，策略回测覆盖历史数据。3、策略回测系统：

460Python金融

淘宝篮球数据分析产品系统Vibe Coding

数据分析功能围绕多源数据整合、清洗加工、指标建模展开，通过多维拆解、趋势研判、对比分析与深度挖掘，提炼业务规律与潜在问题，结合可视化图表直观呈现数据结果，输出可落地的分析结论与优化建议，为业务决策、运营优化、风险管控及目标达成提供科学的数据支撑与决策依据。

520C++企业服务

一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的多算法期货价格预测系统产品系统Vibe Coding

本项目提供四位一体的智能化期货预测解决方案：首先是多品种实时行情监控，支持黄金、白银、原油等10余种期货合约的实时价格、成交量、持仓量数据可视化展示，实现市场动态的全面把握。其次是WOA智能超参数优化，采用鲸鱼优化算法自动搜索LSTM网络的最佳超参数组合，显著提升模型预测精度和训练效率。第三是双算法

640PHP金融

本地记账系统产品系统Vibe Coding

####1.快速记账系统**智能语法解析**-支出记录:`100午饭`→自动识别为支出100元,分类"餐饮"-收入记录:`+2000工资`→自动识别为收入2000元,分类"工资"-转账记录:`转500支付宝->现金`→在账户间转移资金**详细记账表单**-完整字段支持:金额、分类、账户、时间、备注、

340Java金融

虎符交易所产品系统

最基础的法币/加密货币、加密货币之间的直接买卖。支持限价单、市价单、止盈止损等多种订单类型。U本位合约：以USDT等稳定币作为保证金和结算，支持主流及热门币种。

760C++区块链

股票预测研究分析产品系统

本项目提供股票预测报告的一站式生成与查看。用户可在首页了解产品说明与免责声明，在「生成报告」页输入股票代码、选择分析因子（如基本面、技术面、情绪等），提交后由系统调用AI大模型生成结构化预测报告。报告页展示股票信息、多维度预测结论及简要分析说明，支持在线预览。报告可下载保存，下载前需完成付费流程。平

580Python金融

手付通产品系统

无卡商户收单系统，通过收银台和协议支付等支付方式完成纯无卡的交易，其中也对结果支付宝和微信的扫码支付，APP/公众号通过收集交易信息后按对应的加密方式加密到后台解密完成对应的交易流程(路由计算、商户验证、风控验证、手续费计算、订单生成、渠道处理、回调通知)。其中功能模块包含：客户端前置系统、交易处理

500Java金融

智能投研报告自动化系统 —— 基于多 Agent 协同的新能源车产业链分析平台产品系统

过多智能体（Multi-Agent）协同，自动生成结构化《新能源车产业链投资机会分析报告》，为投资机构与产业研究团队提供分钟级决策支持。系统已在本地私募模拟环境中验证，单份报告生成时间压缩至3分钟以内，效率提升超90%。

500Python金融

金融国产化信创系统支持产品系统

传统Helpdesk无法快速准确定位问题在PaaS平台环境下搭建ITSM系统准备系统环境、安装JDK和数据库、安装Redis、实现Web应用提高工程师响应速度50%，降低故障修复时间50%

820Python工业互联网

舆情系统产品系统

1、工作台：总揽数据2、舆情监控：自选股负面正面舆情图表展示；股价与情绪折线图3、自选股情绪指数和股价涨幅关系4、系统自检信号记录胜率查看5、盈亏统计(用户自觉录入投资结果)6、系统设置-定时爬取数据-更新数据-告警阈值等

480Python金融

通用接口实践手册开源项目

一、版本说明本手册为《通用接口实践手册-v6.0》的概览版本。仅展示完整文档的核心架构和功能亮点。详细内容（包括环境搭建步骤、代码实现、配置参数等）可在团队内部平台查阅。二、框架简介目的：为接口自动化测试提供标准化实践指南业务场景：以读书屋/电商核心业务为示范场景技术栈：JDK17+Python3.

530Python企业服务

量化交易系统 SAAS产品系统

-行情中心（market_service）：负责行情采集、归一化、指标计算、可选落库、以及通过RedisPub/Sub对外发布ticker/indicator/kline。-策略中心（strategy_service）：提供策略注册、编排（orchestrator）、调度（scheduler）与执行

680Python人工智能

基于机器学习的个人信贷风险评分卡系统产品系统

项图包含数据预处理、特征工程、模型训练与评估、许分卡生成四大核心模块。支持用户数据清洗与缺失值填充，通过IV值筛选高区分度特征，基于逻辑回归算法构建风险模型并生成可解释性评分卡，同时提供模型准确率、AUC值等指标的可视化展示，最终输出用户风险等级与许分结果，为信贷决策提供数据支撑。

480Python人工智能

智能量化决策系统产品系统

本项目采用模块化Agent架构，主要包含数据处理与特征解析模块、多层记忆（memory）管理模块、逻辑推理与决策校验模块以及智能决策Agent引擎。系统支持对多源市场数据与策略条件进行统一解析与结构化处理，通过碎片化记忆与长期上下文管理，实现对市场状态和策略逻辑的持续理解。在决策层面，Agent结合

760C++金融

基于vnpy的金融量化系统产品系统

1、功能模块本项目包含以下核心模块：数据采集与存储模块：基于vnpy框架连接市场数据源，实时采集行情数据，并通过MySQL数据库进行高效存储与管理。强化学习训练模块：集成StableBaselines3库，采用PPO算法对历史行情数据进行训练，生成可预测交易信号的强化学习模型。协同训练与通信模块：构

1210Python金融

基于WOE-Logistic回归的个人信用评分卡系统开发产品系统

本项目围绕个人信贷信用评分卡的构建与应用，设计并实现了从数据处理到模型落地的一整套功能模块，整体功能结构清晰，具有较强的工程完整性和实际应用价值。首先，在数据处理层面，系统具备数据清洗与预处理功能。通过对原始信贷数据中的缺失值、异常值及业务特殊编码进行统一处理，确保输入模型的数据质量和一致性，为后续

770Python金融

微信支付后台快捷支付项目产品系统

1、负责微信支付后台银行接入系统，包括编写高性能对接银行支付系统的前置服务，具备过载保护，资源隔离，异步化，无损重启等关键特性，支撑日常峰值30000+TPS快捷支付交易。2、负责微信支付后台银行渠道分流体系开发工作，实现多渠道容灾，多机房多城容灾，动态限流，灰度切量功能。3、负责对接基础支付平台的

650C++金融

信贷业务余额归因分析智能体产品系统

1、智能需求澄清：通过多轮对话理解用户分析意图，自动识别时间范围、客群维度、统计口径等关键参数，并查询基线数据辅助决策。2、动态归因树生成：基于RAG知识库检索业务分析框架，自动构建多层级归因树结构（流入因素→新增放款→申请量/通过率/执行率），支持树节点自定义编辑。3、逐节点智能诊断：Agent自

700Python金融

期货/股票/外汇/虚拟币交易系统产品系统

本系统是一个基于Web的量化交易策略管理平台，用于管理和运行Gate.io期货合约的自动化交易策略。系统采用前后端分离架构，前端提供友好的用户界面，后端负责策略执行和交易逻辑。###技术架构-**后端框架**：Flask(Python)-**前端技术**：HTML5+CSS3+JavaScript(

750Python金融

当前共96个项目登录查看更多