金融数据流水线构建指南
业务需求：传统金融数据分析涉及多数据源对接、复杂计算和可视化呈现，人工操作易出错。
Oomol专业解决方案::
- 端到端流程设计：数据获取→清洗→分析→可视化→报告生成
- 关键节点类型::
- 数据源节点（连接Bloomberg/Wind等API）
- Pandas数据处理节点（移动平均、风险值计算）
- Plotly图表节点（K线图/热力图自动生成）
- 报告组装节点（支持PPT/PDF格式输出）
Implementation steps::
- 创建「定时触发」节点设置每日/每周自动运行
- 连接数据API节点，配置股票代码、时间范围等参数
- 添加「异常值检测」节点过滤脏数据
- 使用「技术指标计算」节点生成MACD/RSI等指标
- 通过「邮件发送」节点自动分发报告
风控建议：在关键计算节点后添加「结果验证」节点，设置数值合理范围阈值，超出范围自动触发告警。
This answer comes from the articleOomol: AI Workflow Platform for Visually Connecting Code and APIsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在金融数据分析场景中如何应用Oomol实现自动化报告？
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