Niederschwellige Implementierungslösungen auf Basis des Open-Source-Projekts MarketPulse
Das Programm bietet einen vollständigen Lernrahmen für Technologie-Neulinge:
- Gebrauchsfertige Code-GrundlagenDas Projekt wurde in Python entwickelt, und die MIT-Lizenz erlaubt freie Modifikationen. Zu den implementierten Kernfunktionen gehören: Andocken der Nachrichten-API (Finnhub), KI-Verarbeitungsrahmen (Gemini) und Nachrichten-Push (Bark/PushPlus).
- Modularer AufbauDie Hauptfunktion ist in main.py (Hauptlogik), daemon_manager.py (Prozessverwaltung), config.py (Benutzerkonfiguration) und andere Dateien aufgeteilt, um gezieltes Lernen und Modifikationen zu erleichtern
- Freundliche Entwicklungsumgebung: Empfohlen wird die Verwendung von uv-Tools zur Verwaltung von Abhängigkeiten (uv venv creation environment), requirements.txt enthält bereits alle erforderlichen Bibliotheken (google-generativeai, etc.)
Vorgeschlagene Lernpfade: 1) Beginnen Sie mit der Änderung von US_MARKET_SYMBOLS, um sich mit dem Konfigurationssystem vertraut zu machen; 2) Versuchen Sie, die TRUSTED_SOURCES-Liste zu erweitern, um die Datenfilterung zu verstehen; und 3) Beziehen Sie sich auf das vorhandene AI Analytics-Modul, um benutzerdefinierte Analyseregeln zu entwickeln. Beiträge der Gemeinschaft können durch das Einreichen eines Pull Request über GitHub geleistet werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMarketPulse: ein Dienst, der KI-Analysen zu Finanznachrichten in Echtzeit bereitstelltDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die technischen Hindernisse für die Entwicklung von KI-Analysetools für Privatanleger überwinden?
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