1.该项目主要是通过神经网络分析大量的历史股票交易价格，找出影响股票价格变动的特征因子，给特征因子设置权重，再通过模拟对冲交易，分为纯多头组合和对冲组合获得的夏普利率、年化利率、波动率、最大回撤与沪深300指数进行对比，预测出最适合交易的股票组合进行投资 2.应用了人工智能-神经网络技术、python数据分析、数据库，设置数据自动更新节点，给股票投资前提供具有参考价值的股票组合。

1.拥有分布式光伏数据处理经验、月度售电量数据处理经验、人工智能竞赛数据特征工程处理经验、知名电商网站爬取经验、各类气象预报网站、金融信息网站爬取经验，RPA机器人经验 2.数据清洗、特征处理、爬虫、工具脚本、tableau、matplotlib、聚类分析、回归分析

1.小程序分为6个功能模块, 智能选股：用户可以在此界面测试自己的风险偏好以及抗风险的能力，心理承受能力等. A股数据：为了保障行情数据源稳定、高效、实时传输，本程序股票行情数据接口从源头获取数据，拒绝二次转接. 资金流向：资金流向测算的是推动指数涨跌的力量强弱，这反映了人们对该板块看空或看多的程度到底有多大。 财经新闻：用户可以在此界面查看实时的财经新闻以及财经热点 主力追踪：主力对股价的趋势起决定性的影响，长期来看股价都是围绕主力资金的方向波动，主力减仓，股价的后续上涨将缺乏动力。 股票学习：旨在让用户能够独立的投资股票，有一些自己专业的看法而不是跟风式地投资股票