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3秒自动关闭窗口最近加了个迅动股票公众号，说是AI智能系统自动化做区间交易策略的，有人用过么？效果怎么样。。_百度知道
最近加了个迅动股票公众号，说是AI智能系统自动化做区间交易策略的，有人用过么？效果怎么样。。
我开户的证券公司也有机器人智能操作的，大致研究了下太难了，还要自己编程序。迅动这边的有人用过么，效果怎么样
我有更好的答案
迅动股票是国内最先一批做AI智能交易的平台。主要是帮助投资者解决操作和心里上的问题，国内的小散不从选股来说，其实大部分都是亏在了操作方式和心态上，智能系统是用成熟的策略做成程序化模型，让客户根据股票性质直接套用，做到操作效果最佳化，比自己操作多赚几个百分比，更重要的是不受心态影响的做好风控。
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废话少说，先上图，大家加了用了试试。
目前实现微信在线翻译（英-》汉）、快递单、股票信息、天气\PM2.5等功能，当然还有好多彩蛋功能。
下面上主要代码：2个XML，一个是存文字，一个是图片信息。
private final
static String menuString="天气：发送地名或者位置。\r\n" +
"PM2.5：发送地名或者位置\r\n" +
"股票行情：发送股票名称或者是代码 \r\n" +
"快递单号：发送快递单号\r\n" +
"英文翻译：发送英文单词\r\n";
private static Logger log = Logger.getLogger(ChaXunZhuShouServlet.class
.getName());
private static final String RESPONSE_TXT = "&xml&&ToUserName&&![CDATA[%s]]&&/ToUserName&&FromUserName&&![CDATA[%s]]&&/FromUserName&&CreateTime&%s&/CreateTime&&MsgType&&![CDATA[%s]]&&/MsgType&&Content&&![CDATA[%s]]&&/Content&&FuncFlag&0&/FuncFlag&&/xml&";
private static final String RESPONSE_IMAGE = "&xml&&ToUserName&&![CDATA[%s]]&&/ToUserName&&FromUserName&&![CDATA[%s]]&&/FromUserName&&CreateTime&%s&/CreateTime&&MsgType&&![CDATA[%s]]&&/MsgType&&/xml&";
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
throws ServletException, IOException {
String signature = req.getParameter("signature");
String timestamp = req.getParameter("timestamp");
String nonce = req.getParameter("nonce");
String echostr = req.getParameter("echostr");
System.out.println("get Method running :" + signature + " : "
+ timestamp + " : " + nonce + " : " + echostr);
PrintWriter out = resp.getWriter();
out.write(echostr);
protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
throws ServletException, IOException {
String signature = req.getParameter("signature");
String timestamp = req.getParameter("timestamp");
String nonce = req.getParameter("nonce");
String echostr = req.getParameter("echostr");
Scanner scanner = new Scanner(req.getInputStream(), "utf-8");
resp.setContentType("application/xml");
resp.setCharacterEncoding("UTF-8");
PrintWriter out = resp.getWriter();
log.info(signature + " : " + timestamp + " : " + nonce + " : "
+ echostr);
// 1、获取用户发送的信息
StringBuffer sb = new StringBuffer(100);
while (scanner.hasNextLine()) {
sb.append(scanner.nextLine());
System.out.println("获取用户输入的数据！" + sb.toString());
// 2、解析用户的信息
JAXBContext jc = JAXBContext.newInstance(WeChatReqBean.class);
Unmarshaller u = jc.createUnmarshaller();
WeChatReqBean reqBean = (WeChatReqBean) u
.unmarshal(new StringReader(sb.toString()));
WeChatRespBean respBean=
if (reqBean.getMsgType().equals(WeixinConstants.MSGTYPE_EVENT)) {
// 这是新用户关注时默认发的一条信息。可以做一个欢迎处理。
respBean=new WeChatRespBean();
respBean.setMsgType(WeixinConstants.MSGTYPE_TEXT);
respBean.setContent("感谢您关注手机查询助手," + menuString);
} else if (reqBean.getMsgType().equals(WeixinConstants.MSGTYPE_TEXT)) {
String keyword = reqBean.getContent();
respBean=CommonInfoGet.getContent(keyword);
}else if(reqBean.getMsgType().equals(WeixinConstants.MSGTYPE_LOCATION)){
respBean=LocaltionInfo.getLocaltionInfo(reqBean);
respBean=new WeChatRespBean();
respBean.setMsgType(WeixinConstants.MSGTYPE_TEXT);
respBean.setContent("我暂时还不懂您的意思\r\n" + menuString);
String reponseXml=RESPONSE_TXT;
String type="text";
if(null!=respBean.getMsgType()){
if( respBean.getMsgType().equals(WeixinConstants.MSGTYPE_IMAGE)){
String xml=XmlUtil.appendXmlInNode(RESPONSE_IMAGE,respBean.getArticles());
reponseXml=
type="news";
respBean.setMsgType(WeixinConstants.MSGTYPE_TEXT);
respBean.setContent("我暂时还不懂您的意思\r\n" + menuString);
out.printf(reponseXml, reqBean.getFromUserName(), reqBean
.getToUserName(), System.currentTimeMillis(), type,
respBean.getContent());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (scanner != null) {
scanner.close();
if (out != null) {
out.close();
核心数据取值类：
public class CommonInfoGet {
public static WeChatRespBean getContent(String keyword) throws IOException {
WeChatRespBean responseBean=new WeChatRespBean();
if(keyword.length()&=FetchExpressInfo.minLength && keyword.length()&=FetchExpressInfo.maxLength){
String expressStr=FetchExpressInfo.getExpressInfo(keyword);
if(!"".equals(expressStr)){
responseBean.setContent(expressStr);
responseBean.setMsgType(WeixinConstants.MSGTYPE_TEXT);
return responseB
if(IsChineseOrEnglish.strIsEnglish(keyword)){
String translate=TranslateInfo.getTranslateInfo(keyword);
if(!"".equals(translate)){
responseBean.setContent(translate);
responseBean.setMsgType(WeixinConstants.MSGTYPE_TEXT);
return responseB
StringBuffer returnStr=new StringBuffer();
StringReader read = new StringReader(keyword);
IKSegmenter ik = new IKSegmenter(read, true);
Lexeme lex =
boolean stock=
boolean area=
String stockCode="";
SingleInfo info=SingleInfo.getStockSingleInfo();
System.out.println("SingleInfo="+info);
Map&String,String& stockMap=info.getStockMap();
Map&String,String& areaMap=info.getAreaMap();
String mapAreaName="";
while((lex=ik.next())!=null){
String str = lex.getLexemeText();
System.out.println(str + "\t");
if(stockMap.containsKey(str)){
stockCode=stockMap.get(str);
if(areaMap.containsKey(str)){
mapAreaName=areaMap.get(str);
if(stock){
returnStr.append(FetchStockInfo.findStockInfo(stockCode));
returnStr.append("\r\n");
responseBean.setContent(returnStr.toString());
responseBean.setMsgType(WeixinConstants.MSGTYPE_TEXT);
WeatherInfo.getWeatherInfo(keyword,mapAreaName,responseBean);
PMInfo.getPMInfo(keyword,mapAreaName,responseBean);
return responseB
欢迎大家关注提意见。谢谢。
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