Portfolio Manager

投资组合管理作为一个重要且复杂的任务，目前市面上免费、无限制使用且数据全面、指标多样的产品罕见。在此次参加WGHS（Wharton Global High School Investment Competition）的契机下，我决定开发一个名为Portfolio Manager的应用程序，旨在为用户提供一个强大且易于使用的投资组合管理工具。

作为一个拥有真实需求的用户，我深知市场上工具的不足之处以及用户的痛点，因此我将以下需求列为一等公民目标：

1. 数据准确性：确保所有财务数据的准确性和及时更新。
2. 指标全面：提供多种财务指标，帮助用户全面了解其投资组合的表现。
3. 速度与响应性：确保应用程序在处理大型投资组合时依然保持快速响应。
4. 免费且无限制使用。

因此，在pipeline设计中，我选择了使用Yahoo Finance和IBKR作为数据源，确保了数据的准确性、时效性和全面性，包含了全球所有主流交易所的标的。在技术选型上，我使用Python作为后端，TypeScript + React作为前端，确保了应用的高性能和良好的用户体验。

后端设计

我使用FastAPI作为后端的API框架，开发了一套全面的指标计算工具，使用了Pandas和NumPy这样的高性能库，这些库大量使用C作为底层计算框架，确保了速度。同时，我精心设计了数据模型和API接口，确保每个Portfolio从前端发起请求到后端计算返回结果仅有一次网络往返。

经过多次设计和验证，pipeline分为五层顺序执行：

1. 数据获取层：异步读取数据，同时读取投资组合内所有资产的价格数据和基准指数数据，并缓存结果。
2. NAV计算层：使用缓存的数据计算投资组合的净值历史。
3. 基础指标计算层：并行计算基础指标和基准对比指标。
4. 全部指标计算层：串行计算所有指标，复用基础数据缓存。
5. 返回最终结果给前端。

这个并行架构确保了即使面对超过60个资产的portfolio，也能够在三秒内完成所有数据读取、计算和响应。

目前，主要用户是俱乐部内部成员，因此需求量不大。即使面对未来的大规模用户，该架构设计也有极高的冗余性，目前我并未实现LRU cache、向量化算子、异步IO、全并行化等优化。这些冗余设计保证了未来的可扩展性。

前端设计

前端使用Next.js框架搭配React和TypeScript构建，采用TailwindCSS进行样式管理。数据可视化方面使用Recharts绘制净值曲线、收益分布等图表，Lucide提供图标支持。

前端通过SSE（Server-Sent Events）接收后端的流式计算结果，实现指标的渐进式加载，提升用户体验。整体界面支持中英文双语切换。