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系统功能模块相关内容讲解
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思维导图大纲
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1. 数据处理模块：
数据获取：从不同数据源获取期货价格数据、因子数据等。
数据清洗：对获取的数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
数据整合：将不同数据源的数据整合到一起，形成完整的数据集。
2. 因子构建模块：
因子收集：收集各种可能影响期货价格的因子，包括技术指标、基本面因子、市场情绪因子等。
因子计算：根据收集到的因子数据，设计相应的计算方法，计算出每个因子在不同时间段的取值。
关键因子分析：对计算得到的因子进行分析，筛选出对期货价格预测具有较高影响力的关键因子。
3. 模型训练模块：
模型选择：选择适合处理结构化数据的模型，如 TabNet 或其他机器学习模型。
数据准备：将因子数据与期货价格数据进行整合，并划分为训练集和测试集。
模型训练：使用训练集对模型进行训练，以预测期货价格的涨跌方向或价格变化趋势。
参数调优：通过交叉验证等方法对模型进行参数调优，以提高模型性能。
4. 模型评估模块：
性能指标计算：计算模型的准确率、召回率、F1 分数等性能指标。
可视化分析：绘制混淆矩阵、ROC 曲线等图表，分析模型的预测效果。
模型对比：与其他模型进行比较分析，评估模型的相对优劣。
5. 策略优化模块：
参数优化：通过遗传算法、网格搜索等方法对模型的超参数进行优化，提高模型预测准确性。
组合优化：将多个模型的预测结果进行组合，构建组合策略，以进一步提高预测效果。
风险控制：设计风险管理策略，控制交易风险，保护资金安全。
因子研究：开展因子研究，探索影响资产价格变动的因素，如技术指标、基本面因素等。
策略开发：设计并实现量化交易策略，包括趋势跟随策略、均值回复策略等。
模型优化：通过参数调优、特征选择等方法对策略模型进行优化，提高策略的盈利能力。
6. 实时预测模块：
实时数据接入：接入实时的期货价格数据，用于模型实时预测。
实时预测：利用训练好的模型对实时数据进行预测，以指导实时交易决策。
实时监控：监控模型的预测结果，并根据预测结果执行交易操作，实现实时交易。
7. 用户界面模块：
设计用户界面：开发交互式界面，方便用户输入参数、查看模型结果和交易历史等信息。
数据可视化：使用图表、表格等形式展示因子分析结果、模型预测效果和交易记录，提高用户体验。
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