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一、【30%】产品定位与目标客群 1.核心用户群体: 非专业编程背景的个人投资者(证券从业者/理财顾问/量化爱好者) 中小型私募基金及投资工作室 金融工程专业师生等量化研究群体 2.解决的核心痛点: 打破传统量化平台的技术壁垒,解决「策略想法难以技术实现」的行业难题 重构量化策略构建流程,将开发周期从周/月级缩短至小时级 破解策略复用难题,通过模块化设计实现策略要素的灵活重组 建立开放的策略生态,突破传统平台策略封闭的行业现状 二、【50%】差异化竞争优势 1.技术架构创新: 时序因子处理引擎:支持单日/多日K线形态的动态解析(竞品仅支持单日因子叠加) 三维策略构建体系:技术面(量价形态)+基本面(财务指标)+风控体系(动态止盈止损)的立体化组合 事件驱动回测机制:精准模拟真实交易场景中的滑点、冲击成本等市场摩擦 2.交互设计突破: 可视化策略组装系统:支持5大模块(技术面/基本面/风控/卖点/持仓)的拖拽式组合 智能参数优化器:自动执行多维度参数遍历,提供帕累托最优解集 策略版本控制系统:完整记录策略迭代路径,支持任意历史版本回溯 3.生态体系优势: 零门槛策略市场:支持无限制克隆/改造社区策略(竞品通常限制每日克隆次数) 动态收益排行榜:按策略夏普比率/最大回撤等12个维度进行多维度排名 模拟交易竞技场:每月举办实盘模拟大赛,优胜策略直接进入跟投池 三、【20%】技术架构与性能保障 1.技术栈选型 计算层:Java+SpringBoot构建分布式回测引擎,Python数据清洗管道 存储层:MySQL集群(读写分离)+ Redis缓存热数据 通信层:RabbitMQ实现任务队列管理,WebSocket推送实时信号 可视化:Vue3+Echarts实现交互式数据可视化 2.性能优化体系: 分层计算架构:将回测任务拆分为预处理(指标计算)、核心运算、后处理(打分)三级流水线 缓存加速机制:预计算300+常用技术指标,建立因子特征数据库 3.风控保障措施: 回测验证机制:采用蒙特卡洛方法进行策略鲁棒性测试 过拟合防护:自动检测参数高原现象,预警过度优化风险 压力测试标准:单服务器承载200并发回测,响应时间
