stock-trading 项目亮点解析

1. 项目的基础介绍

stock-trading 是一个基于深度学习的股票自动交易系统后端项目。该项目利用DL4J框架实现LSTM模型，用于股票价格预测和自动化股票交易。项目的目标是实现对证券平台的对接，自动完成股票交易过程，并提供用户友好的交互界面。技术栈包括Spring Boot、MySQL、MongoDB、QuartZ、Kubernetes (K8S)、MyBatis-Plus、WebSocket以及OCR文字识别等。

2. 项目代码目录及介绍

项目的主要代码目录如下：

• src/main/java：存放项目的Java源代码，包括各种类和接口定义。
• src/main/resources：包含项目所需的资源文件，如配置文件、静态资源等。
• src/test/java：存放单元测试相关的代码。
• .gitlab/workflows：包含GitLab CI的工作流文件，用于自动化构建和部署等。
• Dockerfile：定义如何构建项目的Docker镜像。
• README.md：项目的说明文档，介绍项目的基本信息和使用方法。

3. 项目亮点功能拆解

• 自动化交易：项目能够对接证券平台，实现股票的自动化买卖。
• 定时任务调度：采用QuartZ框架进行定时任务调度，每日自动更新数据。
• 分布式离线训练：支持模型的分布式训练，提高训练效率。
• 用户交互界面：提供收益数据统计、交易订单查询、股票价格查看、模型预测表现、定时任务调度和实时日志跟踪等功能。

4. 项目主要技术亮点拆解

• 深度学习模型：使用DL4J框架实现LSTM模型，进行股票价格预测。
• 容器化部署：通过Docker容器化项目，便于部署和维护。
• DevOps实践：结合GitLab CI和Kubernetes实现持续集成和持续部署（CI/CD）。
• OCR文字识别：引入OCR技术，可能用于识别和处理股票相关的文档信息。

5. 与同类项目对比的亮点

• 集成度高：整合了多种技术栈，提供了较为完整的解决方案。
• 功能全面：不仅包含交易功能，还提供了数据展示和分析工具。
• 持续迭代：项目在持续维护中，不断有新的功能和优化。
• 文档齐全：项目文档详细，易于上手和理解。