# ETF监控服务 - 技术调研计划

## 调研目标

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

### 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

### 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

### 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
```

### 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

### 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

### 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

## 时间安排

### 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

### 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

### 第3天：算法调研
- 收集常用预测算法
- 评估算法适用性

### 第4天：数据源测试
- 测试不同数据源API
- 评估数据质量

### 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

## 成功标准

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