人工智能大模型量化炒股项目模块设计

一、行情数据模块设计

（一）数据接入层

1. 实时行情数据源

   • 国内 A 股：接入万得实时行情 API（延迟≤100ms），订阅 1000 + 核心股票 Tick 数据
   • 港股 / 美股：通过富途证券 API 获取 Level-2 行情，支持 5 档买卖盘实时展示
   • 指数数据：同步沪深 300、中证 500、恒生指数等 15 个核心指数的成分股权重及实时点位

2. 数据采集服务

   • 部署架构：采用 Kafka 集群构建消息队列，3 个数据采集节点分布式拉取数据
   • 采集频率：
     • 股票行情：5 秒 / 次（交易时段），1 分钟 / 次（非交易时段）
     • 新闻资讯：实时推送（基于 WebSocket 协议）
     • 财务数据：T+1 更新（上市公司财报发布后自动抓取）

（二）数据处理层

1. 清洗与标准化

   python

   运行

   # 股价异常值处理示例  
   def handle_outliers(df):  
       z_scores = np.abs((df['price'] - df['price'].mean()) / df['price'].std())  
       df['price'] = np.where(z_scores > 3, np.nan, df['price'])  # 超过3σ视为异常值  
       df['price'] = df['price'].interpolate(method='time')  # 线性插值填充缺失值  
       return df  
   

    
   • 文本清洗：去除 HTML 标签、特殊符号，繁体转简体（使用 OpenCC 库）

2. 特征工程

   • 技术指标：计算 MA (5/10/20)、MACD、KDJ、RSI 等 20 项指标（基于 TA-Lib 库）
   • 波动率特征：计算 5 分钟 / 日 / 周波动率，历史波动率与隐含波动率差值
   • 量价关系：成交量加权平均价格 (VWAP)、量比 (OBV) 等

（三）数据存储方案

1. 时序数据库

   • 选型：InfluxDB 集群（3 节点）
   • 存储策略：
     • 实时行情：保留最近 1 个月的分钟级数据，历史数据按日聚合存储
     • 指标计算结果：保留最近 3 年的日线级数据

2. 文档数据库

   • 选型：MongoDB 分片集群（3 分片 + 2 仲裁节点）
   • 存储内容：
     • 新闻资讯：结构化存储（标题、正文、发布时间、情感分数、关键词）
     • 财务报表：按公司代码 + 报告期组织（资产负债表、利润表、现金流量表）

二、量化策略模块设计

（一）信号生成引擎

1. 多因子模型

   • 因子库：包含技术因子（60%）、基本面因子（25%）、舆情因子（15%）三大类
   • 因子权重：动态调整（每周基于 IC_IR 值重新优化）
   • 信号生成逻辑：

     python

     运行

     def generate_signal(stock_data, factor_weights):  
         # 计算各因子得分  
         tech_score = calculate_technical_factor(stock_data)  
         fund_score = calculate_fundamental_factor(stock_data)  
         sentiment_score = calculate_sentiment_factor(stock_data)  
         
         # 加权汇总  
         total_score = (tech_score * factor_weights['tech'] +  
                       fund_score * factor_weights['fund'] +  
                       sentiment_score * factor_weights['sentiment'])  
                        
         # 生成信号（-1=