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