计算机毕业设计：Python股票市场智能分析与LSTM预测系统 Flask框架 TensorFlow LSTM 数据分析 可视化 大数据 大模型（建议收藏）✅

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深度学习模型用户可设置模型参数进行股价预测以折线图展示历史与预测价格走势为投资提供趋势分析参考。2、项目界面1大盘行情分析该股票数据可视化页面通过K线图结合布林带指标展示大盘指数的历史走势支持切换不同指数查看并提供鼠标悬停查看详细交易数据的交互功能帮助用户直观分析市场趋势。2注册登录界面该股票数据可视化系统首页提供用户登录注册入口并介绍股票信息采集、龙虎榜分析、股票诊断分析、可视化平台构建四大核心功能为用户提供多维度的股票数据服务。3资金热点方向该页面为资金热点方向分析模块以表格形式展示股票的排名、涨跌幅、所属板块及多周期主力资金净占比数据可帮助用户快速识别市场资金流向与热门个股。4资金诊断分析----技术面和基本面该股票诊断分析页面提供股票代码输入查询功能以K线图结合布林带、KDJ、MACD等技术指标图表直观展示个股的技术面走势与信号帮助用户进行多维度的技术分析。5股票对比分析----技术面和基本面对比该股票对比分析页面支持输入两只股票代码提交后同步展示各自的K线及布林带走势图并列出主要财务指标可直观对比个股的技术面走势与基本面数据辅助用户进行综合比较。6股票量化收益分析----股票收益率量化分析与诊股该股票量化收益分析页面支持输入股票代码查询以K线图结合布林带展示股价走势并通过日收益率与累计收益率图表呈现收益波动同时展示年化收益率与最大回撤等关键指标为量化分析提供数据支撑。7股票价格预测----LSTM神经网络预测输入模型时间窗口、测试集数据占比、训练轮次该股票价格预测页面基于LSTM神经网络模型支持输入股票代码并设置模型参数训练后以折线图对比展示历史价格与预测价格走势直观呈现预测结果辅助用户判断未来股价趋势。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统采用 Python 语言开发基于 Flask 框架搭建后端服务使用 SQLite 数据库进行数据存储前端利用 Echarts 实现数据可视化运用深度学习 TensorFlow 框架中的 LSTM 模型进行股票价格预测。二、功能模块详细介绍· 用户注册、登录、找回密码、基本信息修改系统提供完整的用户账户管理功能。新用户可通过注册页面创建账户已注册用户通过登录界面输入凭证进行身份验证。支持找回密码功能用户可通过邮箱或其他验证方式重置密码。个人中心支持基本信息修改包括昵称、联系方式等保障用户账户安全与个性化管理。· 大盘行情分析该页面通过 K 线图结合布林带指标展示大盘指数的历史走势支持切换上证指数、创业板指数等不同指数查看并提供鼠标悬停查看详细交易数据的交互功能帮助用户直观分析市场整体趋势与波动规律。· 股票数据实时获取系统通过网络爬虫技术实时采集股票数据包括上证指数、创业板指数等大盘指数以及个股行情同时抓取股票公司的简介、财务指标和机构预测等信息并进行 KDJ、BOLL 等技术指标的计算为后续分析提供数据基础。· 股票预测 LSTM该页面基于 LSTM 神经网络模型进行股价预测。用户可输入股票代码并设置模型参数如时间窗口、测试集数据占比、训练轮次模型训练后以折线图对比展示历史价格与预测价格走势直观呈现预测结果辅助用户判断未来股价趋势。· 多种股票对比分析该页面支持输入两只股票代码提交后同步展示各自的 K 线及布林带走势图并列出主要财务指标可直观对比个股的技术面走势与基本面数据辅助用户进行综合比较筛选更具投资价值的股票。· 行情可视化系统提供多维度行情可视化功能包括大盘 K 线图、资金热点方向表格展示股票排名、涨跌幅、所属板块及多周期主力资金净占比、资金诊断分析技术面 K 线图结合布林带、KDJ、MACD 等指标帮助用户快速识别市场资金流向与个股技术信号。· 股票组合投资建议基于量化分析与技术面、基本面综合诊断系统为用户提供股票组合投资建议辅助投资者优化资产配置降低单一股票风险提升投资组合的稳健性。· 历史股票走势可视化系统支持查询个股的历史走势以 K 线图结合布林带展示股价变化并通过日收益率与累计收益率图表呈现收益波动同时展示年化收益率与最大回撤等关键指标为量化分析和历史回测提供数据支撑。· 股票量化收益分析该页面支持输入股票代码查询以 K 线图结合布林带展示股价走势并通过日收益率与累计收益率图表呈现收益波动同时展示年化收益率与最大回撤等关键指标为量化分析提供数据支撑帮助用户评估股票的风险收益特征。三、项目总结本系统基于 Flask 框架构建股票市场行情分析与预测平台通过网络爬虫采集上证指数、创业板指数及个股数据同时抓取公司简介、财务指标和机构预测等信息并计算 KDJ、BOLL 等技术指标。系统提供大盘行情 K 线图、资金热点方向、资金诊断分析、股票对比分析、量化收益分析等功能模块支持技术面与基本面的多维度分析。用户可通过注册登录管理个人账户。基于 TensorFlow 框架中的 LSTM 深度学习模型用户可设置模型参数进行股价预测以折线图展示历史与预测价格走势为投资提供趋势分析参考。系统整合了数据采集、可视化分析、量化评估与智能预测为股票投资者提供了全面的决策支持工具。4、核心代码# 定义路由预测股票价格app.route(/predict_stock_price/code/look_back/test_ratio/train_epochs)defpredict_stock_price(code,look_back,test_ratio,train_epochs):# 获取股票历史数据prices_dfspider.get_stock_kline_factor_datas(security_codecode,periodday,market_typeNone)prices_dfprices_df.sort_values(bydate,ascendingTrue)prices_df.to_excel(stock_data.xlsx,indexFalse)#保存数据print(prices_df.head())test_countint(float(test_ratio)*prices_df.shape[0])# 计算测试集数量trainprices_df[close].values.tolist()[:-test_count]# 获取训练集数据testprices_df[close].values.tolist()[-test_count:]# 获取测试集数据# 创建数据集defcreate_dataset(prehistory,dataset,look_back):dataX[]dataY[]historyprehistoryforiinrange(len(dataset)):xhistory[i:(ilook_back)]ydataset[i]dataX.append(x)dataY.append(y)history.append(y)returnnp.array(dataX),np.array(dataY)look_backint(look_back)trainX,trainYcreate_dataset([train[0]]*look_back,train,look_back)# 创建训练集testX,testYcreate_dataset(train[-look_back:],test,look_back)# 创建测试集# 根据参数构建lstm模型defcreate_lstm_model():modelSequential()model.add(Dense(6,input_dimlook_back,activationrelu))model.add(Dropout(0.01))model.add(Dense(4,input_dimlook_back,activationrelu))model.add(Dense(1))model.compile(lossmean_absolute_error,optimizeradam)returnmodel modelcreate_lstm_model()# 创建lstm模型train_epochsint(train_epochs)model.fit(trainX,trainY,epochstrain_epochs,batch_size4,verbose1)# 训练模型# 计算模型的准确率train_scoremodel.evaluate(trainX,trainY,verbose0)print(模型的准确率 %.2f%(1-train_score))# 预测lstm_predictionsmodel.predict(testX)lstm_predictions[float(r[0])forrinlstm_predictions]lstm_errormean_absolute_error(testY,lstm_predictions)# 计算预测误差print(Test MSE: %.3f%lstm_error)lstm_predictionstrainlstm_predictions# 将预测结果添加到训练集数据后面all_timeprices_df[date].values.tolist()# 获取所有日期数据future_x[]# 初始化未来预测数据列表pred_pricetestY[-1]# 获取最后一个测试集数据的预测价格future_count20# 设置未来预测天数forfutureinrange(future_count):ratiorandom.random()/100ifrandom.random()0.1else-random.random()/100# 随机生成涨跌比例pred_price*(1ratio)# 计算未来预测价格future_x.append(pred_price)# 将未来预测价格添加到列表中all_time.append(未来1交易日)# 将未来预测日期添加到列表中print(future_x)all_dataprices_df[close].values.tolist()# 获取所有收盘价数据all_data[None]*5# 添加空值lstm_predictionslstm_predictionsfuture_x# 将未来预测价格添加到预测结果中returnjsonify({all_time:all_time,# 返回所有日期数据all_data:all_data,# 返回所有收盘价数据add_predict:lstm_predictions,# 返回预测结果test_count:future_count,# 返回未来预测天数error:lstm_error})# 返回预测误差# 定义路由股票量化分析与诊股app.route(/stock_quant_analysis/stock_input)defstock_quant_analysis(stock_input): 股票收益率量化分析与诊股 market_typeNoneifstock_input上证指数:stock{code:000001,name:上证指数}market_type1elifstock_input深证成指:stock{code:399001,name:深证成指}elifstock_input中小板指:stock{code:399005,name:中小板指}elifstock_input创业板指:stock{code:399006,name:创业板指}elifstock_input沪深300:stock{code:399300,name:沪深300}elifstock_input北证50:stock{code:899050,name:北证50}else:stocksearch_stock_eastmoney(stock_input)print(stock)# 获取该股票的历史数据前端绘制 K 线图# 获取历史K线数据stock_dfspider.get_stock_kline_factor_datas(security_codestock[code],periodday,market_typemarket_type)stock_dfstock_df[[date,open,close,low,high]]stock_df.sort_values(bydate,ascendingTrue,inplaceTrue)kline_datastock_df.values.tolist()# 计算 BOLL 指标stock_df[boll_mid]stock_df[close].rolling(26).mean()close_stdstock_df[close].rolling(20).std()stock_df[boll_top]stock_df[boll_mid]2*close_std stock_df[boll_bottom]stock_df[boll_mid]-2*close_std# 计算日收益率stock_df[pct_chg]stock_df.close.pct_change()# 计算对数收益率stock_df[log_ret]np.log(stock_df.close/stock_df.close.shift(1))# 计算累计收益率print(对数收益率进行累计求和可以计算出所有时间点上的收益率)stock_df[cumulative_rets]stock_df.log_ret.cumsum().values stock_df.fillna({cumulative_rets:0},inplaceTrue)# 计算年化收益率year_retanalysis_util.calc_annualized_returns(stock_df[cumulative_rets].values[-1],daysstock_df.shape[0])# 计算最大回撤reward_daysanalysis_util.calc_maximum_drawdown(stock_df[cumulative_rets].values)name{}({}).format(stock[name],stock[code])hint{}年化收益率span stylecolor:{}{}/span 最大回撤span stylecolor:{}{}/span.format(name,redifyear_ret0elsegreen,{:.4f}%.format(year_ret*100),redifreward_days0elsegreen,{:.4f}%.format(reward_days*100))stock_df.fillna(-,inplaceTrue)returnjsonify({name:hint,kline_data:kline_data,boll_data:{UPPER:stock_df[boll_top].values.tolist(),LOWER:stock_df[boll_bottom].values.tolist(),MIDDLE:stock_df[boll_mid].values.tolist()},date:stock_df[date].values.tolist(),日收益率:stock_df[pct_chg].values.tolist(),日对数收益率:stock_df[log_ret].values.tolist(),累计收益率:stock_df[cumulative_rets].values.tolist(),})if__name____main__:app.run(host127.0.0.1,debugFalse)5、源码获取方式