开源！
开源！AI股票自动交易系统，可自己训练模型
源代码
https://www.gitpp.com/qiangbula/project082501-ai-stock-trading
股票自动交易系统 ，后端使用DL4J框架实现LSTM模型实现股票价格预测和自动化股票交易，后端技术栈包含springboot，mysql，MongoDB，quartZ，k8s, mybatis-plus, webSocket, OCR文字识别等技术框架。
警告：AI交易不保证盈利，实盘前需充分测试并控制风险！
功能
数据分析
股票历史
自测模型
开源AI股票自动交易系统介绍
该系统是一个基于DL4J框架的LSTM模型驱动的股票交易平台，后端采用Spring Boot整合MySQL、MongoDB、WebSocket等技术，支持用户自定义训练模型并实现自动化交易。系统覆盖数据采集、模型训练、策略回测到实盘交易的全流程，适合量化交易爱好者、个人投资者及开发者进行二次开发。
核心功能与技术架构
1. 功能模块
- 数据采集与分析
支持股票历史数据（K线、成交量等）的自动抓取与清洗。 集成OCR文字识别，可解析财报、公告等非结构化数据，辅助特征工程。 - 模型训练与回测
基于DL4J的LSTM模型预测股价趋势，用户可调整时间窗口（如60日、120日）优化参数。 提供回测引擎，模拟历史交易表现，输出收益曲线、最大回撤、夏普比率等指标。 - 自动化交易
通过WebSocket实时接收行情数据，触发预设交易策略（如突破均线买入、止损卖出）。 支持多账户管理，可同时监控多个股票组合。
2. 技术栈
| 模块 | 技术选型 | 作用 |
|---|---|---|
| 后端 | ||
| 数据库 | ||
| 模型训练 | ||
| 任务调度 | ||
| 实时通信 | ||
| 部署 |
应用方式与操作流程
1. 数据准备
- 历史数据
：从Tushare、AKShare等API获取股票日线/分钟级数据，存储至MySQL。 - 实时数据
：通过WebSocket连接交易所接口（如富途、雪球）获取实时行情。 - 特征工程
：结合技术指标（如MACD、RSI）和OCR解析的文本数据，构建多维特征矩阵。
2. 模型训练
- 参数配置
： python
# 示例：LSTM模型参数配置（需适配DL4J语法） model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(time_window, feature_dim))) # 时间窗口=60日，特征维度=10 model.add(Dense(1, activation='linear')) # 预测次日收益率 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') - 训练与验证
： 将数据划分为训练集（70%）、验证集（20%）、测试集（10%）。 使用早停法（Early Stopping）防止过拟合，监控验证集损失。
3. 策略回测
- 买入信号
：当预测收益率 > 阈值（如0.5%）且均线多头排列时触发。 - 卖出信号
：当预测收益率 < -0.5%或跌破止损线（如-8%）时触发。 - 回测结果示例
： 总收益率: 45.2% | 年化收益率: 18.7% | 最大回撤: -12.3% | 夏普比率: 1.2
4. 实盘交易
- 风险控制
： 单笔交易仓位 ≤ 总资金5%。 设置每日最大亏损限额（如-3%）。 - 自动化执行
：通过WebSocket连接券商API（如华泰、中金），实现自动下单。
风险提示与应对策略
1. 模型风险
- 问题
：LSTM模型基于历史数据训练，可能无法适应极端市场（如股灾、政策突变）。 - 应对
： 定期更新模型（如每月重新训练），加入最新市场数据。 结合传统量化指标（如布林带、波动率）进行多因子验证。
2. 技术风险
- 问题
：系统故障（如网络中断、数据库崩溃）可能导致交易延迟或重复下单。 - 应对
： 使用Kubernetes集群实现高可用，部署多个副本节点。 添加心跳检测机制，实时监控系统健康状态。
3. 市场风险
- 问题
：黑天鹅事件（如疫情、战争）可能导致模型失效，造成重大亏损。 - 应对
： 设置熔断机制，当单日涨跌幅超过阈值（如±7%）时暂停交易。 保留部分现金头寸，避免满仓操作。
4. 合规风险
- 问题
：部分券商禁止程序化交易，或对API调用频率有限制。 - 应对
： 提前咨询券商合规部门，确保交易行为符合监管要求。 控制API调用频率（如每秒≤5次），避免被封禁。
开源价值与扩展方向
- 降低门槛
：个人投资者无需量化背景即可训练模型，成本低于商业平台（如万得、同花顺）。 - 二次开发
：支持集成强化学习（如PPO算法）优化交易策略，或对接加密货币市场。 - 社区生态
：可参考GitHub上类似项目（如Qlib、vn.py）完善功能。
项目地址：https://www.gitpp.com/qiangbula/project082501-ai-stock-trading
适用人群：量化交易初学者、个人投资者、AI开发者。
警告：AI交易不保证盈利，实盘前需充分测试并控制风险！
开源！AI股票自动交易系统，可自己训练模型
源代码
https://www.gitpp.com/qiangbula/project082501-ai-stock-trading
股票自动交易系统 ，后端使用DL4J框架实现LSTM模型实现股票价格预测和自动化股票交易，后端技术栈包含springboot，mysql，MongoDB，quartZ，k8s, mybatis-plus, webSocket, OCR文字识别等技术框架。
警告：AI交易不保证盈利，实盘前需充分测试并控制风险！
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