# Ming's 2020年報
* 個股預測優化
* AIGO
* 新聞正負向
* APP趨勢
* 包版機上版機制
* 個股推薦系統
* 近期目標
* 分享
* 心得

<br>

## :memo: 個股預測優化
### 特徵優化

- [ ] 個股提出加入籌碼效能無明顯提升 :bulb:
- [ ] xgboost 特徵選效能無明顯提升 :bulb:
- [x] 財務指標刪除特徵 :bulb:
- [x] 價位水平加入特徵(想法) :bulb:
- [x] 美股指標加入特徵(想法) :bulb:
:::info
模型建立最重要就是耐煩．
:::

<br>

### 功能與優化
* consumer 修復（先確認是否 group task 或 mp問題）
* 個股模型 -> 全市場模型，==Pandas Memory過大解決方案==
* 資料準備 / 重新訓練 / 補兩年資料
* mssql py 效能提升 ==sql execuse many==
* ==gc collection== 與 ==記憶體觀察==
* 利用==假日檔==，推算預測日功能
* 利用python資料庫文件自動產出，==主要目的，只要維護一個地方==

<br>

### 監控
* 資料監控改成個股每日狀態，減少錯誤率．

<br>

## :memo: AIGO(目前專案暫停中)

* 構思進出場策略模組與AIGO之網頁功能規劃

:::info
<br>
<br>
:::

* 個股日 k API與頁面
* 定義 api - 新聞分數 新聞列表與頁面
* 個股買賣訊號API與頁面
* 個股策略排行 API
* AI 分數與k bar API
* 新聞詳細內容 API
* 個股 新聞指數 API
* 個股 新聞列表 API
* 個股交易紀錄 API
* 個股投資報酬與股價投資報酬 API

:::info
<br>
:::

<br>

## :memo:新聞正負向
:::info
:::

* 2019提出想法到看到氣象站也有做類似的功能．
* 模型建置架構與規劃 :bulb:
* 新聞匯流API解析與新聞內容爬蟲
* 文章標題分類
* 非監督新聞架構圖
* 正向新聞負向詞頻應用
* 自動標籤可以優化功能
* jeiba-tw
* 文字取代 增- 改為 減少
* 自建字詞

:::info
:::

<br>

* LSTM與自動標籤分類透過網站驗證功能
* 新聞統計與分析如圖
:::info
:::

<br>

## :memo: APP趨勢

<br>

## :memo:包版機上版機制
* 上版與退版機制
* 把 Jenkins 匯出檔案寫文件

<br>


<br>

## :memo:個股推薦系統
:::info
:::

* 推薦系統架構設計
* Mongo db 架設與研三行為分析實作
* 實作 ItemCF 股票相關性
* 實作 Content Base 股票相關性
* 推薦系統回測計算方式與API實作．

<br>

# :calendar: 近期目標
* Pylint+Jenkins 完善
* Pylint+UnitTest （test coverage）

<br>

:::info
:::

<br>

* 預計分享
* 特徵工程
* AutoML
* 團員本季目標
* AI 7項功能上線
* App 趨勢功能
* 專案管理PLM頁面
* dockerhub建置提案
* 目前與中敬docker + gitlab + CI/CD

<br>

# :+1: 分享
* 模糊投資組合選股系統
* 
* 自然語言Part2
* 
* XQ量化心得建議
* 
* 推薦系統
* 

<br>

# :thinking_face: 心得
* 回顧一年的工作還算是充實智選股的上線，AIGO的構想與實作，自然語言的調優，推薦系統研讀，mongo db的初體驗，APP趨勢的構想；辦了三場分享；期待今年有更多的技術經驗，今天比昨天更進步，充實著每一天．