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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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介绍资料
以下是一份关于《Django+TensorFlow股票推荐与预测系统》的任务书模板，涵盖系统架构、功能模块及开发计划，供参考：
任务书：基于Django与TensorFlow的股票推荐与预测系统开发
一、项目背景与目标
-
背景
股票市场受宏观经济、公司财报、市场情绪等多因素影响，波动剧烈。传统分析依赖人工经验，难以高效处理海量数据。结合Django的Web开发能力与TensorFlow的深度学习优势，可构建智能化股票分析平台，为用户提供预测与推荐服务。 -
目标
- 实现股票价格预测（短期/长期）与个性化推荐功能。
- 支持多股票数据源接入，预测准确率优于基准模型（如移动平均线）。
- 提供可视化分析界面，辅助用户决策。
二、系统架构设计
1. 技术栈
- 后端框架：Django 4.x（REST Framework）
- 前端框架：Vue.js + ECharts（数据可视化）
- 深度学习框架：TensorFlow 2.x（Keras API）
- 数据库：
- PostgreSQL（存储股票历史数据、用户信息）
- Redis（缓存热门预测结果）
- 数据源：
- Tushare/AKShare（国内股票数据）
- Yahoo Finance（国际股票数据）
- 新闻API（情感分析）
2. 系统流程
- 数据采集：定时爬取股票历史价格、成交量、公司财报及新闻舆情。
- 特征工程：使用TensorFlow处理数据，生成技术指标（RSI、MACD）与情感特征。
- 模型训练：构建LSTM/Transformer模型预测股价，协同过滤推荐相似股票。
- 服务部署：Django提供API接口，前端调用展示预测结果与推荐列表。
三、任务内容与要求
1. 功能模块
(1) 数据采集与预处理模块
- 任务：
- 开发爬虫程序，获取股票历史数据（日K、分钟级）与新闻舆情。
- 使用TensorFlow进行数据清洗（缺失值填充、标准化）与特征提取（技术指标计算）。
- 要求：
- 支持至少5000只股票数据存储，数据更新频率≤1小时。
- 输出特征数据至PostgreSQL，格式化为结构化表格。
(2) 股价预测模块
- 任务：
- 基于TensorFlow实现以下模型：
- LSTM时间序列预测（短期价格趋势）
- Transformer模型（捕捉长期依赖关系）
- 多模态融合模型（结合价格与新闻情感）
- 模型评估指标：MAE（平均绝对误差）≤1%，RMSE（均方根误差）≤1.5%。
- 基于TensorFlow实现以下模型：
- 要求：
- 支持用户自定义预测周期（1天/1周/1月）。
- 提供模型训练日志与可视化报告（TensorBoard）。
(3) 股票推荐模块
- 任务：
- 基于用户持仓历史与风险偏好，使用协同过滤推荐相似股票。
- 结合预测结果，生成“高潜力+低风险”组合推荐。
- 要求：
- 推荐列表更新频率≤1天，支持用户反馈优化（点击率加权）。
(4) 用户交互模块（Django Web端）
- 任务：
- 设计用户注册、登录、持仓管理界面。
- 实现预测结果可视化（折线图、热力图）与推荐列表展示。
- 提供API接口（如
/predict?stock_code=600000&period=7d）。
- 要求：
- 前端响应式设计，兼容PC与移动端。
- API平均响应时间≤300ms，支持500并发请求。
2. 技术要求
- 开发环境：
- Python 3.8+，TensorFlow GPU版（加速训练）
- Docker容器化部署（可选）
- 安全要求：
- 用户数据加密存储（AES），API接口签名验证。
四、任务分工与进度安排
| 阶段 | 时间 | 任务内容 | 负责人 |
|---|---|---|---|
| 需求分析 | 第1-2周 | 确认数据源、功能优先级，设计数据库表结构。 | 全体成员 |
| 数据采集 | 第3周 | 开发爬虫程序，完成历史数据存储与初步清洗。 | 数据组 |
| 模型开发 | 第4-6周 | 实现LSTM/Transformer模型，优化超参数，完成训练与评估。 | 算法组 |
| 推荐算法 | 第7周 | 开发协同过滤推荐逻辑，集成预测结果生成组合推荐。 | 算法组 |
| Web开发 | 第5-8周 | 实现Django后端API与Vue.js前端界面，完成可视化功能。 | 开发组 |
| 系统集成 | 第9周 | 联调预测、推荐与前端模块，测试全链路流程。 | 全体成员 |
| 部署上线 | 第10周 | 编写部署文档，迁移至云服务器（阿里云/AWS），压力测试（Locust）。 | 运维组 |
五、预期成果
- 系统功能：
- 完整的股票预测与推荐平台，支持多股票查询与个性化服务。
- 提供Web端与API双接口，兼容第三方应用调用。
- 技术文档：
- 模型训练报告、API接口规范、部署运维手册。
- 性能指标：
- 预测模型MAE≤1%，推荐点击率（CTR）提升≥10%。
六、验收标准
- 系统稳定运行72小时无故障，预测准确率达标。
- 推荐结果与用户持仓相关性显著（通过A/B测试验证）。
- 代码规范，文档完整，通过安全审计。
项目负责人（签字）：
日期：
备注：可根据实际需求扩展功能，如引入强化学习优化交易策略，或增加社交功能（用户关注、讨论区）。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
项目案例
优势
1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用
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为什么选择我
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