投资管理平台的设计与场外交易和系统运维模块的实现
这是一篇关于投资管理,SpringBoot,Ant Design,Dva,Dubbo的论文, 主要内容为随着国内证券行业与互联网技术的高速发展,越来越多的资产管理公司开始使用更加高效、专业的投资管理工具来提高主动投资能力、提升工作效率。在国内,很多资产管理公司通过购买或建设投资平台覆盖特定业务量大、工作效率低的业务场景,缺少统一、全面的投资管理工具覆盖全面的投资业务场景。尤其在场外交易业务中,由于场外交易种类多、业务流程复杂,大多数资产管理公司缺少对应的投资工具对场外交易业务进行帮助。本文介绍的投资管理平台是为了帮助资产管理公司全面开展投资管理业务而设计的系统。该系统是支持投资管理、风险管控、产品运营的专业服务平台,公司通过该系统解决投资管理效率,提升数字化投资分析、决策、风险控制能力,提高公司的核心竞争能力。本人主要负责该系统场外交易模块与系统运维模块的接口设计和业务逻辑实现。场外交易模块主要包括通用场外交易功能、债券转托管功能、存单申购功能与新股申购功能。系统运维模块主要包括通用权限配置功能、系统数据管理功能、附件管理功能与定时发送管理者视图功能,其中管理者视图功能服务于系统的移动端。投资管理平台是前后端分离设计的B/S应用,采用SpringBoot框架搭建服务器,采用Oracle关系型数据库进行数据管理。系统前端分为PC端与移动端两个部分,PC端使用Ant Design Pro与Dva作为前端开发框架,移动端使用Ant Design Mobile作为前端开发框架。系统采用Dubbo框架实现服务端特定服务的微服务设计。通过使用本平台,公司可以全面、高效、统一地开展资产管理业务,平台提升用户工作效率,为商业决策提供数据支持。
私募基金投资管理系统的设计与实现
这是一篇关于私募基金,投资管理,微服务,Activiti6的论文, 主要内容为20世纪末,海外私募基金涌入中国市场,此后,私募股权投资在我国逐渐盛行。随着经济的高速蓬勃发展,私募基金在中国已蔚然成风。因此,具有挑战性的复杂业务流程化管理成为私募基金投资行业的一个亟待解决的难题,开发一个能够通过对基金行业业务过程进行梳理,拟定该金融基金行业标准化办公流程,形成一套完整的基金管理流程,帮助政府、企业、基金公司,在日常基金管理过程中形成规范化版本的平台成为当务之急。基于以上背景,本文研究了一款流程契合业务规则、界面友好的私募基金投资管理系统。该系统的主要目的是实现对私募基金投资项目的流程化、电子化处理。本文对私募基金投资管理系统的子系统进行了设计与实现,系统分为项目池管理模块、投前管理模块、投后管理模块、投委会管理模块、风险管理模块与项目退出模块。在系统设计方面,前端采用Qian Kun微服务工具,后端引入Spring Cloud微服务架构,前后端各模块、应用作为微服务独立存在、单独部署,较好地解决了系统可扩展性问题。此外,前端基于Vue开发,还采用了前端工程化、前端MVVM(Model-View-View Model)框架、前端Flux架构、Nginx、Node.js等技术框架;后端还引入了Redis分布式缓存、面向文档的数据库Jack Rabbit、My Batis分页插件、My Batis-Plus框架、Activiti6等多项技术,解决了系统开发运行中的一些关键障碍,显著提高了系统运行的效率。系统使用Nacos统一配置中心和服务注册,在整个开发、测试和部署阶段,始终贯彻Dev Ops理念,采用JMeter进行性能测试,利用Gitlab-CI工具对微服务进行持续集成与自动化部署,使用Pipeline以提高持续集成交付的效率,实现了并行构建、容器化等功能,大幅提高了部署运维的效率。本文首先对项目背景、项目意义、国内外研究现状、论文主要工作和论文组织结构进行描述,接着对项目中使用到的相关技术、工具进行介绍。然后对系统的总体规划、项目需求规定、系统功能性需求、非功能性需求进行分析,并对系统进行了详细的设计,包括系统总体设计、模块划分、架构设计以及对各模块的详细设计和数据库设计。接着是系统具体实现的介绍,包括系统的主要类表、关键代码和运行结果图展示,并在实现的基础上对系统进行了测试。最后对系统进行总结与展望,分析项目实践过程中收获的经验以及系统仍存在的不足,并对系统的进一步完善进行了展望。
某资产管理公司投资管理系统的设计与实现
这是一篇关于基金管理,投资管理,融资管理,Spring Boot,SQL Server的论文, 主要内容为投资管理是资产管理公司的核心业务,公司可以通过开展投资业务扩充企业利益点,促进企业的发展壮大。当前资产管理公司在投资过程中存在目的性不足、费用控制力度不够等问题,对投资业务中的风险因素应对能力薄弱,导致投资业务难以为企业带来相应的收益。因此加强资产管理公司投资业务的合理性和科学性、保证企业健康有序发展已势在必行,本论文以此为目的阐述资产管理公司投资管理系统的设计与实现工作。在系统设计中需要处理技术、功能和网络等因素,基于开发中应用的JavaEE平台、Mybatis框架、Spring Boot框架以及SQL Server 2014数据库设计技术架构,根据功能要素设计系统的功能模块并建立网络架构。在功能性需求分析划分系统功能模块的基础上对系统模块进行详细设计,设计的内容包括类图、时序图等;根据系统的数据表设计系统数据库结构。此后对系统进行实现与测试,系统实现面向项目管理、基金管理、投资管理融资管理、系统管理等五大模块,实现的成果以操作页面为主,在论述实现的过程中可以选择典型页面;在系统测试部分中需要完成系统功能测试和性能测试的任务,根据测试结果总结测试结论。投资管理系统的应用可以提升企业风险规避能力,保证企业投资业务的安全性和科学性,为企业提升竞争力、促进企业良性有序发展奠定基础。
港口项目建设工程施工阶段管理系统的设计与实现
这是一篇关于合同管理,投资管理,质量管理,JAVA的论文, 主要内容为对于传统的工程施工阶段的管理,并未有一个完整的系统。传统的工程施工阶段的管理方式是采用的人工管理方式,通过对于项目各个阶段等各种项目进行人工管理,通过纸质的方式记录各种数据,不仅工作量大,而且极易带来错误数据的发生,从而使项目建设施工阶段的管理过程繁琐,效率低下,并且不能及时的对各种数据进行实时的更新。为了克服传统的项目建设施工阶段的管理所出现的问题,所以决定开发一个港口项目建设工程施工阶段管理系统。港口项目建设工程施工阶段管理系统的设计与实现所采用的开发语言是Java,通过面向对象的Java语言,可以使系统具有良好的可移植性、安全性以及可靠性。系统采用的MVC架构和SSH框架,可以使港口项目建设工程施工阶段管理系统具有良好的清晰性,并且能够极大的提高系统的性能。在采用SSH框架之后,用户只需要关注系统的业务逻辑即可。为了能够对系统的数据进行一个科学有效的管理,本系统所采用的数据库管理系统是SQL Server 2014,以便于能够有效的对于数据进行合理的存储,并且能够为日后的系统数据的安全性提供了极大的保障。港口项目建设工程施工阶段管理系统实现了计划管理、投资管理、合同管理、质量管理、安健环管理和供应商管理六大功能。其中计划管理主要是实现了对于各项工作进度的计划进行管理,主要包括计划管理导航、控制计划、进度计划和投资计划管理工作。投资管理主要是实现了对于工程投资的相关费用进行管理,主要包括投资管理导航、各阶段投资台账和投资动态分析。合同管理主要是实现了对于工程合同以及合同的相关费用进行管理,主要包括合同管理导航、合同管理、预算结算、合同支付和合同一览功能。质量管理主要是实现了对于工程施工的各项项目的质量进行管理,主要包括质量管理导航和质量管理功能。安健环管理主要是实现了对于工程施工的各安全、健康和环境进行管理。供应商应商管理要是实现了对于工程施工的供应商信息进行管理。该系统可以为施工阶段的各种项目进行合理的管理,并且能够及时更新数据,极大的提高了用户的工作效率,具有良好的应用前景。
随机森林模型在量化投资中的应用——以股票投资为例
这是一篇关于随机森林,量化投资,投资管理,选股择时的论文, 主要内容为近年来,在虚拟经济领域,直接融资发展越发受到国家层面的重视,然而旨在我国建立一个成熟稳定的股票市场却仍是任重道远。在实体经济领域,人工智能、大数据等技术如火如荼的发展并积极与国民经济各领域相互融合,使会计成为未来被淘汰可能性最高的职业之一,但与此同时,智能财务、智能金融和智能审计的概念应运而生,并逐渐走向应用,对此,国家也在多层面进行了相关部署,希望以此作为传统财务、金融、审计行业变革的一个契机。本文针对当下智能财务这一社会热点领域与话题,主要解决财务管理中的股票投资决策问题,为传统金融领域的研究提供了可拓展的思路,为公司财务分析和股价预测提供了可创新的方法,为投资者开发投资策略、提高投资收益提供了有价值的参考,同时也为促进中国股市发展成熟稳定作出微薄贡献。从文章整体来看,本文借助量化投资平台进行实验操作,运用数据挖掘技术探讨机器学习中随机森林模型如何运用到量化投资中进行选股择时等实践的方法,并以此为基础设计了两种股票投资策略,并进行了分析与评价,为投资者提供具有一定指导意义的投资建议。从文章各部分来看:第一部分,绪论。本部分简要介绍了本文主要内容及相关内容,包括对本文的研究背景、研究的理论价值和实用意义进行阐述,对本文中心思想、技术路线、研究方法、创新点进行介绍,紧紧围绕“量化投资”这一最根本最重要的研究主题分别以国内和国外两个维度的研究文献进行综述。第二部分,相关理论释析。由于本文研究内容涉及科目较广,故本部分简要介绍了本文所涉及的、在进行具体分析问题解决问题前必须前置的相关理论知识体系,为主体部分的模型构建和应用做好必要的知识铺垫,包括量化投资、决策树、随机森林、因子模型、量化平台、PYTHON语言、统计预测。本部分不是对教材内容的简单罗列,而是作者在研究过程中和知识积累过程中所获得的对知识与技术的理解、感悟与经验表达。第三部分,随机森林模型的构建。本部分包括两大内容:一方面,通过优矿平台进行代码编写,运用随机森林模型中的分类算法,选取了 27个因子构建了择时模型;另一方面,通过聚宽平台进行代码编写,因子选择以哈佛大学和马里兰大学两大著名学术研究成果为参考蓝本并构建了回归模型,运用随机森林算法中的回归算法构建了选股模型。本部分在说明数据挖掘科学化、标准化流程的基础上对两方面内容进行展开,分别详细地阐述了随机森林算法中分类和回归两大模型的建立过程,包括实现环境、参考模型、模型原理、特征因子、数据和标签提取、模型训练和测试、代码实现等几部分内容。第四部分,随机森林模型在策略中的应用。在介绍量化投资的一般过程、量化程序设计的一般规则,并建立量化投资策略评价体系的基础之上,分别有针对性运用不同的投资策略对第三部分建立好的随机森林选股和择时两模型进行应用,向读者证明如何将它们应用到具体投资策略中,内容包括代码实现过程和策略运行回测,对结果进行分析评价,然后得出结论和改进意见。第五部分,启示与建议。本部分根据之前模型构建和应用过程等内容的论证所获得的启示,并给予投资者相应的建议。第六部分,结论。本文是一篇偏应用设计型专业硕士学位论文,在研究并向读者论证随机森林模型如何应用于量化投资实践的同时还得出以下结论:一、随机森林算法在应用于股票投资实践方面,具有可行性,且可以做到形式多样,不拘一格;二、即使没有进行过多的数据处理、因子有效性测试等工作并且在使用简单的投资策略的情况下,收益率仍然可以超过抛硬币式“无脑”投资的收益率,这证明了随机森林模型在量化投资应用上是有效的;三、量化平台发展的成熟度已可以满足一定程度的理论研究与投资实践需要,且相较于金融数据库在量化方面更具针对性,可以更好提供研究与实践服务,让没有编程基础的投资者或研究者快速上手;四、虽然在投资管理领域,选股和择时被认为是两回事,但用在使用随机森林进行择时与选股时,二者操作方式与原理具有极大相似性。人工智能发展虽已半个多世纪,却方兴未艾,如今更要与各行各业结合起来。国家已将智能金融的号角吹响,智能财务、智能会计也已深入人心,量化投资前景十分广阔,人工智能用于量化投资更是大势所趋。相信很快,会有越来越多的人投身于人工智能和量化投资交叉领域的研究和实践。人工智能与量化投资的深度融合也必会大放异彩。
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