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最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 640 阅读

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#大数据 #课程设计 #hadoop #python #分布式 #spark #毕业设计

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介绍资料

《Hadoop+Spark股票行情预测系统》任务书

一、项目背景与目标

1.1 背景

随着金融市场的快速发展，股票交易数据呈现爆炸式增长。传统单机分析工具已无法满足海量数据（如PB级历史行情、实时订单流）的高效处理需求，且单一数据源（如仅依赖价格、成交量）的预测模型准确率不足40%。Hadoop+Spark作为分布式计算框架，可实现PB级数据的秒级处理，结合深度学习模型，能够挖掘多维度特征（如新闻情绪、宏观经济指标）与股票价格的复杂关联，为投资者提供高精度、低延迟的决策支持。

1.2 目标

构建基于Hadoop+Spark的股票行情预测系统，实现以下目标：

数据规模：支持PB级历史行情与实时流数据存储计算。
预测精度：在沪深300成分股上，涨跌预测准确率≥65%，方向预测F1值≥0.7。
实时性：从数据采集到预测结果输出延迟≤3秒。
可解释性：通过SHAP值量化特征贡献度，满足金融监管对策略透明度的要求。

二、任务分解与分工

2.1 数据采集与预处理（负责人：XXX）

任务内容

结构化数据采集：
- 通过Tushare API获取沪深300成分股的分钟级行情数据（开盘价、收盘价、成交量等）。
- 接入国家统计局API，获取GDP、CPI、利率等宏观经济指标（月度数据）。
非结构化数据采集：
- 爬取东方财富网股吧评论、新浪财经新闻，构建情感分析语料库（日均10万条）。
数据清洗与存储：
- 使用Python脚本处理缺失值、异常值（如价格突增突降）。
- 将原始数据存储至HDFS，通过Hive构建数据仓库，采用Parquet列式存储优化查询性能。

交付成果

清洗后的结构化数据集（CSV/Parquet格式）。
非结构化文本语料库（TXT/JSON格式）。
HDFS存储路径与Hive表结构文档。

2.2 实时特征工程（负责人：XXX）

任务内容

技术指标计算：
- 基于Spark Streaming实时计算MACD、RSI、布林带等20+技术指标。
- 窗口大小设置为5分钟，滑动步长1分钟。
文本情感分析：
- 使用预训练的BERT-wwm模型（中文版）提取股吧评论情感极性（-1至1）。
- 结合TF-IDF生成关键词特征（Top 10关键词）。
特征融合：
- 将结构化特征（如价格、成交量）与非结构化特征（如情感值、关键词）拼接为512维向量。

交付成果

实时特征计算Spark Streaming代码（Scala/Python）。
BERT情感分析模型权重文件（.bin格式）。
融合特征样本数据（用于模型训练）。

2.3 混合预测模型开发（负责人：XXX）

任务内容

离线训练：
- LightGBM模块：处理结构化特征，输出初步预测概率（二分类：涨/跌）。
- LSTM-Attention模块：接收融合特征序列（长度=60，步长=1分钟），通过注意力机制分配权重，输出最终预测值。
- 使用Hyperopt框架优化超参数（LSTM层数=3，学习率=0.0005）。
实时推理：
- 基于Flink部署模型服务，支持每秒10万次预测请求。
- 模型量化（INT8）压缩推理延迟至毫秒级。

交付成果

LightGBM与LSTM-Attention模型训练代码（Python）。
Flink推理服务部署脚本（YAML/Dockerfile）。
模型评估报告（MAE、RMSE、F1值对比）。

2.4 系统优化与评估（负责人：XXX）

任务内容

性能优化：
- 调整Spark executor内存（8GB/core）与并行度（200 tasks/node）。
- 使用Alluxio缓存热点数据，减少HDFS读取延迟。
可解释性分析：
- 通过SHAP值解释预测结果（如“MACD金叉”对上涨预测的贡献度是“RSI超卖”的2.3倍）。
对比实验：
- 在2020-2024年沪深300数据上，与ARIMA、LSTM、Prophet模型对比，验证本系统在MAE、RMSE指标上的优势。

交付成果

系统优化配置文档（Spark/Flink参数表）。
SHAP可解释性分析报告（可视化图表）。
对比实验数据与结论（表格/折线图）。

三、时间计划

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	完成技术选型（Hadoop 3.3/Spark 3.2/Flink 1.15）与数据源确认。
数据采集	第2-3周	搭建爬虫系统，获取2020-2024年沪深300行情与股吧评论数据。
特征工程	第4-5周	实现Spark Streaming实时特征计算，完成BERT情感分析模型微调。
模型开发	第6-8周	训练LightGBM与LSTM-Attention模型，完成混合模型集成。
系统优化	第9-10周	优化Flink推理性能，开展SHAP可解释性分析。
测试验收	第11-12周	在真实股票数据上验证系统性能，修复Bug，撰写最终报告。

四、资源需求

硬件资源：
- 服务器集群：3台（16核64GB内存/台，用于Spark/Flink计算）。
- 存储：HDFS集群（100TB容量，3副本）。
软件资源：
- Hadoop 3.3（HDFS+YARN）、Spark 3.2、Flink 1.15、Hive 3.1、Alluxio 2.7。
- Python 3.8（PySpark、TensorFlow 2.6、SHAP库）。
数据资源：
- Tushare Pro API密钥（需申请）、东方财富网股吧评论数据（爬虫获取）。

五、风险评估与应对

风险	概率	影响	应对措施
数据采集延迟	中	高	增加爬虫节点（从2台扩展至5台），使用Kafka缓冲数据。
模型过拟合	高	中	在训练集中划分20%数据作为验证集，采用早停法（Early Stopping）。
集群资源不足	低	高	提前申请云服务器扩容（如阿里云ECS），或优化Spark分区数（从200调至300）。