计算机毕业设计：Python股市行情可视化与ARIMA预测系统 Flask框架 ARIMA 数据分析 可视化 大数据 大模型（建议收藏）✅

1、项目介绍技术栈采用 Python 语言开发基于 Flask 框架搭建后端服务Vue 框架构建前端交互界面通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据运用 ARIMA 时间序列预测算法进行股价预测前端使用 Echarts 实现数据可视化。功能模块· 股票数据 K 线图· 股票预测· 日 K 线图、周 K 线图、月 K 线图· 股市风向标· 系统首页· 股票信息项目介绍本系统基于 Flask 和 Vue 框架构建股票数据分析预测平台通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据。系统提供个股 K 线图分时图、日/周/月 K 线叠加均线并支持悬停查看详情基于 ARIMA 时间序列算法对股价进行预测以折线图对比实际值与预测值走势。股市风向标模块展示交易所公告、停牌信息及涨跌排行榜股票列表支持按概念板块或代码筛选查看实时交易数据与公司基本信息。系统帮助用户快速获取市场动态与个股分析结果。2、项目界面1股票数据K线图该页面为股票数据分析预测系统的股票预测模块展示了平安银行的日K线图可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图K线图叠加了多条均线并支持悬停查看单天数据呈现股票价格走势与相关指标信息。2股票预测该页面是股票数据分析预测系统中平安银行的股票预测模块可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图图中以折线形式对比展示了股票实际价格走势与预测价格走势支持悬停查看单天的实际与预测数据呈现股票价格的实际表现与预测结果对比。该页面为股票数据分析预测系统的股票列表及详情模块左侧支持按概念板块或股票代码筛选股票右侧弹窗可查看选中股票的实时交易数据支持刷新获取最新数据展示了个股的交易核心指标信息。3日K线图、周K线图、月K线图该页面为股票数据分析预测系统的个股详情模块展示了东方财富的日K线图可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图K线图叠加了多条均线支持悬停查看单天的交易数据直观呈现股票价格走势与相关指标信息。4股市风向标交易所公告、排行榜该页面为股票数据分析预测系统的股市风向标模块可按停牌、交易所公告、涨跌排行等标签切换查看展示当日股票相关公告与市场动态信息帮助用户快速获取股市资讯与动向。5系统首页该页面为Python股票数据分析预测系统的首页展示了系统机构框架包含股票列表、股市风向标、龙虎榜及用户信息等模块清晰呈现了系统各功能的分类与层级结构帮助用户快速了解系统功能分布。6股票信息该页面为股票数据分析预测系统的个股详情模块展示了东方财富的公司基础信息包括名称、交易所、成立日期、注册地址、概念板块及公司介绍等内容帮助用户全面了解个股的背景信息。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Vue 框架构建前端交互界面通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据运用 ARIMA 时间序列预测算法进行股价预测前端使用 Echarts 实现数据可视化。二、功能模块详细介绍· 股票数据 K 线图该页面展示个股的日 K 线图可切换分时图、日/周/月 K 线图及股票预测视图。K 线图叠加了多条均线支持悬停查看单天交易数据直观呈现股票价格走势、成交量及相关技术指标信息帮助用户进行技术面分析。· 股票预测该页面基于 ARIMA 时间序列预测算法以折线图形式对比展示股票实际价格走势与预测价格走势。用户可切换不同视图支持悬停查看单天的实际与预测数据直观呈现模型预测效果为投资决策提供趋势参考。· 日 K 线图、周 K 线图、月 K 线图该页面为个股详情模块支持切换日 K 线、周 K 线、月 K 线及分时图。K 线图叠加多条均线支持悬停查看详细交易数据满足用户对不同周期的技术分析需求全面呈现股价的历史波动规律。· 股市风向标该页面为股市风向标模块可按停牌信息、深交所公告、上交所公告、周涨跌排行榜、月涨跌排行榜等标签切换查看。展示当日股票相关公告与市场动态信息帮助用户快速获取股市资讯与热点动向。· 系统首页该页面展示了系统的整体机构框架包含股票列表、股市风向标、龙虎榜及用户信息等核心模块的入口与分类。清晰呈现了系统各功能的层级结构帮助用户快速了解系统功能分布并导航至目标模块。· 股票信息该页面展示个股的详细公司基础信息包括股票名称、英文名称、成立日期、交易所、注册地址、注册资本、概念板块、组织形式、公司官网、联系电话及公司介绍等内容。帮助用户全面了解个股的背景信息与基本面情况。图示以东方财富300059为例展示了其注册于深圳证券交易所、成立日期为2005年1月20日、注册资本86131.0万元等详细信息。· 股票列表及详情该模块左侧支持按概念板块或股票代码筛选股票右侧弹窗可查看选中股票的实时交易数据支持刷新获取最新数据。展示了个股的价格、涨跌幅、成交量、成交额等核心交易指标方便用户快速定位和查看目标股票。三、项目总结本系统基于 Flask 和 Vue 框架构建股票数据分析预测平台通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据。系统提供个股 K 线图分时图、日/周/月 K 线叠加均线并支持悬停查看详情满足用户技术分析需求。基于 ARIMA 时间序列算法对股价进行预测以折线图对比实际值与预测值走势为投资提供趋势参考。股市风向标模块展示交易所公告、停牌信息及涨跌排行榜帮助用户快速获取市场动态。股票列表支持按概念板块或代码筛选查看实时交易数据与公司基本信息。系统整合了实时数据获取、技术指标可视化、时间序列预测及市场资讯展示为股票投资者提供了全面的数据分析与决策支持工具。4、核心代码# coding:utf-8# 股票信息查询逻辑处理fromcommon.Ig507ApiimportStockApi# 开放接口frommodels.StocksModelimportStockModel# 公司模型frommodels.BaseModelimportBaseModelfrommodelsimportdbimporttimeclassStockService(object):classmethoddefinit_all_stocks(cls): 获取市面股票最新数据并更新数据库。数据量较大需要花费2小时左右 :return: stock_listStockApi.get_stock_list()forstockinstock_list:time.sleep(2)# 限制请求频率stock_companyStockApi.get_company(stock[code],stock[name],stock[jys])# 获取公司详细信息scStockModel(codestock_company[code],stocknamestock_company[stockname],jysstock_company[jys],namestock_company[name],enamestock_company[ename],marketstock_company[market],ideastock_company[idea],ldatestock_company[ldate],spricestock_company[sprice],principalstock_company[principal],rdatestock_company[rdate],rpricestock_company[rprice],instypestock_company[instype],organstock_company[organ],phonestock_company[phone],sitestock_company[site],poststock_company[post],addrstock_company[addr],oaddrstock_company[oaddr],descstock_company[desc])db.session.add(sc)db.session.commit()print(f插入成功{sc.code},{sc.stockname},{sc.jys})# 存储到数据库classmethoddefinit_bases(cls): 更新数据库中的指数、行业、概念 :return: basesStockApi.get_all_bases()forbaseinbases:scBaseModel(codebase[code],namebase[name],type1base[type1],type2base[type2],levelbase[level],pcodebase[pcode],pnamebase[pname],isleafbase[isleaf],)db.session.add(sc)db.session.commit()print(f更新成功 -{sc.code},{sc.name})# 存储到数据库classmethoddefinit_stock_and_base(cls):basesStockApi.get_all_bases()forbaseinbases[:2]:resultcls.query_base_by_level_and_pcode_and_type(base[level],base[pcode],base[type2])print(result)classmethoddefquery_base_by_level_and_pcode_and_type(cls,level_code:str0,pcode:strNone,types:strNone): 查询指数、行业、概念 :param types: 类型 :param pcode: 父节点 :param level_code: 节点级别 :return: result[]iftypesisNone:# 默认A股-分类板块types3filter_list[BaseModel.levellevel_code,BaseModel.type2types]ifpcodeisnotNone:filter_list.append(BaseModel.pcodepcode)stock_basesBaseModel.query.filter(*filter_list).order_by(BaseModel.level).all()# 转化json格式foriteminstock_bases:result.append(item.to_json())returnresultclassmethoddefquery_stock_by_base(cls,tree_code:strNone,limit:int10,offset:int1): 根据指数、行业、概念分页查询股票 :param tree_code: :param limit: :param offset: :return: result{stocks:[],sum:0}stocksStockApi.get_stock_from_base(tree_code)t_stocks[]whilelen(stocks)!0:t_stocks.append(stocks.pop(-1))iflen(t_stocks)-offsetlimit:page_stockst_stocks[offset:]else:page_stockst_stocks[(offset-1)*limit:offset*limit]result[stocks]page_stocks result[sum]len(t_stocks)returnresultclassmethoddefquery_stock_by_like(cls,stock_code:strNone,stock_name:strNone,limit:int10,offset:int1): 股票多条件模糊查询 :param stock_code: :param stock_name: :param limit: :param offset: :return: # 从数据库读取result{companies:[],sum:0}companies[]companies_1StockModel.query.filter(StockModel.stockname.like(%stock_name%)).order_by(StockModel.code.asc()).limit(limit).offset(offset).all()companies_2StockModel.query.filter(StockModel.code.like(%stock_code%)).order_by(StockModel.code.asc()).limit(limit).offset(offset).all()companies.extend(companies_1)companies.extend(companies_2)_sumStockModel.query.filter(StockModel.stockname.like(%stock_name%)).count()_sum_sumStockModel.query.filter(StockModel.code.like(%stock_code%)).count()# 转化json格式foritemincompanies:result[companies].append(item.to_json())result[sum]_sumreturnresultclassmethoddefquery_stock_company_by_code(cls,code:str):companyStockModel.query.filter(StockModel.codecode).first()ifcompanyisnotNone:returncompany.to_json()else:StockApi.get_company(code)