证券单指标多周期叠加框架 远程全职

一、需求描述：

产品类别：证券量化
功能描述：构架一个框架，主要可以完成以下功能：
通过基础周期（最小1分钟），可以合并计算出多周期基础数据（OCHLV）及一些指标数值。具体指标的公式函数不用写。
最后使用效果类似于这样:
1、主体部分
Class（data，time，index）
data:数据源，可以是基础周期合成；考虑到数据取得上的问题，也可以是多周期数据
源[data1,data5,data30]
例如给出1分钟数据源，输入周期序列[1，5，30]1分钟，5分钟，30分钟，index=MACD
返回由1，5，30分钟MACD数值构成的一个序列
或者给出5分钟数据，输入周期序列[5，30，D]5分钟，30分钟，日线，index=DX
返回由1，5，日线DX数值构成的一个序列；
具体index不需要开发者定义。由使用者定义。Class可以引用到它的计算方法进行计算。关于多周期的这些指标数值的引用计算方法与一般意义上的不同，这一点我们会向开发者直接讲解，算法逻辑也很简单。
以上是主体部分。
2、辅助部分：还有一个小功能就是我们来定义一个index数值的分段对应关系，比如MACD数值被对应4个区域，[0，max],[max,0],[0,min].[min,0]。通过一个函数把这种对应关系影射到上面生成的系列上。这个有现成的map函数,需要你集成到框架中。

三 人才要求：
1、使用python或c写，可以在python中调用；
2、有量化代码书写经验；
3、考虑到可能需要见面沟通，最好是在北京本地；
4、做到代码书写规范，使用面向对象的方法搭建框架。接口简便易用，运行效率高。

四 关于交付：
1、交付带注释的源码。
2、交付一个使用框架生成的示例。（上证指数，[5，30，日线]，index=MACD）。
3、时间：1个月以内交付。

五、关于版权声明：
产品版权归发布方所有。除公共算法和构架外，开发者不得将其中独特算法及代码公布于任何地方。独特算法是特指以上描述中“关于多周期的这些指标数值的数据引用计算方法与一般意义上的不同，这一点我们会向开发者直接讲解，算法逻辑也很简单。”