初始化ETF监控项目

- 创建项目目录结构
- 添加README.md项目说明
- 添加需求文档REQUIREMENTS.md
- 添加技术调研计划RESEARCH_PLAN.md
- 项目准备进入技术调研阶段

research/RESEARCH_PLAN.md

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+# ETF监控服务 - 技术调研计划
+
+## 调研目标
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+1. 了解现有开源股票/ETF监控项目
+2. 评估不同的预测和分析算法
+3. 确定适合的技术栈和数据源
+4. 收集可复用的代码和思路
+
+## 调研方向
+
+### 1. 开源项目调研
+- GitHub上的相关项目
+- 技术架构分析
+- 功能特点比较
+- 可复用组件识别
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+### 2. 算法调研
+- 技术指标算法（TA-Lib等）
+- 机器学习预测算法
+- 时间序列分析
+- 风险管理算法
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+### 3. 数据源调研
+- 免费金融数据API
+- 数据质量和稳定性
+- 访问频率限制
+- 数据格式和接口
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+### 4. 技术栈调研
+- 后端框架选择
+- 数据库选择
+- 任务调度方案
+- 消息通知方案
+
+## 调研方法
+
+### 1. GitHub搜索关键词
+```
+- stock monitor
+- etf tracker
+- financial analysis
+- trading bot
+- quantitative finance
+- technical analysis
+```
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+### 2. 算法库评估
+```
+- TA-Lib (技术分析库)
+- pandas (数据分析)
+- scikit-learn (机器学习)
+- statsmodels (统计模型)
+```
+
+### 3. 数据源测试
+```
+- 新浪财经API
+- 腾讯财经API
+- Yahoo Finance
+- Alpha Vantage
+- 聚宽/JQData
+```
+
+## 输出文档
+
+### 1. 开源项目分析报告
+- 项目列表和特点
+- 技术架构对比
+- 优缺点分析
+- 可借鉴点
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+### 2. 算法评估报告
+- 算法原理说明
+- 适用场景分析
+- 实现复杂度评估
+- 准确性测试结果
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+### 3. 技术选型建议
+- 推荐技术栈
+- 架构设计建议
+- 开发路线图
+- 风险评估
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+## 时间安排
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+### 第1天：开源项目调研
+- 搜索和收集相关项目
+- 初步分析和分类
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+### 第2天：深度分析
+- 选择3-5个重点项目深度分析
+- 记录技术细节
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+### 第3天：算法调研
+- 收集常用预测算法
+- 评估算法适用性
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+### 第4天：数据源测试
+- 测试不同数据源API
+- 评估数据质量
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+### 第5天：综合报告
+- 整理调研结果
+- 给出技术选型建议
+- 制定开发计划
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+## 成功标准
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+1. ✓ 收集至少10个相关开源项目
+2. ✓ 深度分析3个以上项目
+3. ✓ 测试2个以上数据源
+4. ✓ 完成完整的技术选型报告
+5. ✓ 给出明确的开发建议