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本帖最后由 erwb263 于 2026-5-21 01:01 编辑
第一步（技术分析引擎）汉字版，懂技术的直接蒸溜一些常用软件，不懂就手机打字。
写一个版本思路（自己的交易体系最初几百字就可以，复杂的可以几万字），慢慢来完善，我就是这样的。
第二步（抓数据过滤）输入下面这段文字，让AI来写代码抓数据。
手机端 → HTTP请求 → 云端API（Flask/FastAPI）
├── 采集层：AkShare/Tushare多源并行抓取
├── 清洗层：多源验证/复权计算/异常检测/质量评分
└── 服务层：返回标准化JSON
手机端 ← 干净JSON ← 进入分析引擎
还搞不清的直接用写好的来抓数据：
复制、粘贴过去，就完事了。弄完即可提示，你是XX系统，请按规则流程进行分析。然后就可分析了。
【数据抓取模块】
# 文件: main.py (云端API核心)
from fastapi import FastAPI, Query
import akshare as ak
import pandas as pd
import numpy as np
app = FastAPI()
def clean_and_score(df: pd.DataFrame) -> dict:
"""清洗层：去空、复权、质量评分"""
df = df.dropna().reset_index(drop=True)
# 简单质量分：数据完整率
score = 100 - (df.isnull().sum().sum() / df.size) * 100
return {"data": df.tail(100).to_dict(orient="records"), "quality_score": round(score, 2)}
@app.get("/stock/daily")
def get_daily(symbol: str = Query("000001", description="股票代码")):
# 采集层：并行抓取（示例为串行）
try:
df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=symbol, period="daily", adjust="qfq")
# 清洗与返回
result = clean_and_score(df)
return {"code": symbol, "status": "success", **result}
except Exception as e:
return {"code": symbol, "status": "error", "msg": str(e)}
# 启动方式 (安装依赖: pip install fastapi uvicorn akshare pandas)
# 命令行运行: uvicorn main:app --reload
经过两步，最初的分析系统就有了，V1.0版面世。做好备份，升级系统有问题时拿出来用。
然后你就可以用自己的核心技术做满汉全席了，各人的核心技术配方都是保密的，你自己写，别说，别在任何场合公开。
高级别版本升级迭代方向：
指令流程化（工作流），流程模块化（避免杂乱），模块集成化（不单打独斗），都是一路摸索出来的现代化工厂模式。
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发表于 2026-5-20 20:47
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