陈奕昆的博客

AI-Trader是一个开源的多AI模型金融市场竞技平台，让不同大模型在纳斯达克100市场自主交易并实时比拼。该系统支持GPT、Claude等主流模型，提供全自动化决策、模块化工具链、历史回测和实时交易功能。开发者可通过仪表盘监控AI表现，贡献策略或代码。项目采用分层架构设计，未来计划扩展至A股和加密货币市场。欢迎量化交易爱好者和AI开发者参与这个AI金融决策的实验场。

在人工智能与金融市场的深度融合中，DisFT-GNN的提出标志着一个重要里程碑。它不仅为投资者提供了更精准的决策工具，更展示了深度学习模型在处理非平稳、高动态数据方面的巨大潜力。正如论文作者所言："我们不是在预测未来，而是在学习如何理解未来与历史的对话。"这种思维范式的转变，或许正是开启智能金融时代的钥匙。本文通过技术解析、实验验证和方法论延伸三个维度，系统阐述了DisFT-GNN的创新价值。

这段代码的主要功能是从 SQLite 数据库中获取期货持仓数据，对数据进行处理和合并，然后通过不同的可视化方式展示三大家（东方财富（代客）、平安期货（代客）、徽商期货（代客））和五大机构（国泰君安（代客）、海通期货（代客）、中信期货（代客）、永安期货（代客）、东证期货（代客））在玻璃 FG 期货品种上的持仓情况。具体包括净持仓趋势曲线图、净持仓 K 线图以及综合持仓趋势图。通过以上代码，我们可以清晰地看到如何使用 Python 进行期货持仓数据的分析和可视化。

这段代码的主要功能是处理期货持仓和行情数据，将数据存储到 SQLite 数据库中。具体来说，它会遍历指定目录下的 Excel 文件，根据文件名的不同格式分别处理持仓数据和行情数据，并将处理后的数据插入到相应的数据库表中。通过以上代码，我们可以看到如何使用 Python 处理期货持仓和行情数据，并将其存储到 SQLite 数据库中。代码中使用了pandas进行数据处理和清洗，sqlite3进行数据库操作，同时考虑了数据格式的变化和异常情况的处理。

导入必要的库：使用osrequestspandasdatetimelogging和time等库。配置日志记录：将下载过程中的信息记录到文件中。创建下载目录：确保数据文件有一个指定的存储位置。设置请求头：模拟浏览器请求，避免被服务器拒绝。定义下载函数函数用于下载指定日期的持仓数据和价格数据。定义主函数函数用于生成日期范围并调用下载函数。主程序入口：处理可能的异常并确保下载过程结束后记录完成信息。"""下载指定日期的持仓数据"""try:# 构造URL。