Tony
1c3a86e20d
- 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
115 lines
2.1 KiB
Markdown
115 lines
2.1 KiB
Markdown
# 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
|