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系统功能模块的完整整理如下:思维导图

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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

系统功能模块的完整整理如下:思维导图模板大纲

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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