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最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布

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#人工智能 #课程设计 #tensorflow #知识图谱 #大数据 #机器学习 #django

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介绍资料

Django + TensorFlow 股票推荐与预测系统技术说明

——基于深度学习的量化投资辅助工具

一、项目背景与目标

股票市场具有高波动性和不确定性，传统技术分析依赖人工经验，难以处理海量数据与复杂模式。本系统结合Django（Web框架）与TensorFlow（深度学习），构建一个股票预测与推荐平台，实现：

历史数据可视化：展示股票价格、成交量等历史趋势。
短期价格预测：基于LSTM等模型预测未来5-10日收盘价。
个性化推荐：根据用户风险偏好推荐股票组合（如高风险高收益、稳健型）。
实时预警：当预测价格偏离预期阈值时触发提醒。

二、技术架构设计

系统采用前后端分离架构，核心组件如下：

1. 整体架构图

1┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐    ┌───────────────┐
2│   前端（Vue/  │ ←→ │   Django后端   │ ←→ │  TensorFlow    │ ←→ │ 数据源        │
3│   React）      │    │（API服务）     │    │（预测模型）     │    │（Yahoo Finance│
4│（用户交互）    │    └───────────────┘    └───────────────┘    │  /Tushare）    │
5└───────────────┘                                              └───────────────┘
6       ↑                                                         ↑
7┌───────────────┐                                         ┌───────────────┐
8│  数据库（MySQL │                                         │  缓存（Redis） │
9│  /PostgreSQL） │                                         └───────────────┘
10└───────────────┘

2. 核心组件选型

组件	角色	技术选型理由
Django	后端框架	快速开发RESTful API，内置ORM、用户认证，适合中大型项目。
TensorFlow	机器学习	支持LSTM/GRU等时序模型，提供GPU加速训练能力。
MySQL	关系型数据库	存储股票历史数据、用户信息、预测结果等结构化数据。
Redis	缓存与消息队列	缓存高频查询的预测结果，使用Celery实现异步模型训练任务。
ECharts	数据可视化	前端展示股票历史趋势与预测结果。

三、核心功能实现

1. 数据采集与预处理

（1）数据源

历史数据：通过Tushare或Yahoo Finance API获取股票日K线数据（开盘价、收盘价、成交量等）。
实时数据：WebSocket连接行情服务器（如新浪财经）获取分钟级数据。

（2）数据预处理（Python示例）

python

1import pandas as pd
2from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
3
4# 加载股票数据
5df = pd.read_csv("stock_data.csv")
6df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
7df = df.sort_values('Date')
8
9# 特征工程：添加移动平均线、涨跌幅等
10df['MA_5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
11df['Return'] = df['Close'].pct_change()
12
13# 归一化（LSTM输入需范围[0,1]）
14scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
15scaled_data = scaler.fit_transform(df[['Close', 'Volume', 'MA_5']])
16
17# 划分训练集与测试集
18train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
19train_data = scaled_data[:train_size]
20test_data = scaled_data[train_size:]

2. 股票价格预测（TensorFlow LSTM模型）

（1）模型定义

python

1import tensorflow as tf
2from tensorflow.keras.models import Sequential
3from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
4
5def build_lstm_model(input_shape):
6    model = Sequential([
7        LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=input_shape),
8        LSTM(50),
9        Dense(25, activation='relu'),
10        Dense(1)  # 预测收盘价
11    ])
12    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
13    return model
14
15# 准备时间序列数据（用前60天预测下1天）
16def create_dataset(data, look_back=60):
17    X, y = [], []
18    for i in range(look_back, len(data)):
19        X.append(data[i-look_back:i])
20        y.append(data[i, 0])  # 预测收盘价列
21    return np.array(X), np.array(y)
22
23X_train, y_train = create_dataset(train_data)
24model = build_lstm_model((X_train.shape[1], X_train.shape[2]))
25model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)

（2）模型评估与保存

python

1# 测试集预测
2X_test, y_test = create_dataset(test_data)
3predicted_prices = model.predict(X_test)
4
5# 反归一化
6predicted_prices = scaler.inverse_transform(
7    np.concatenate((predicted_prices, np.zeros((len(predicted_prices), 2))), axis=1)
8)[:, 0]
9
10# 计算均方误差（MSE）
11from sklearn.metrics import mean_squared_error
12mse = mean_squared_error(y_test, predicted_prices)
13print(f"Test MSE: {mse:.2f}")
14
15# 保存模型
16model.save("stock_prediction_model.h5")

3. Django后端实现

（1）API设计

接口	方法	参数	返回结果
`/api/stocks/<code>`	GET	`stock_code`（股票代码）	历史数据JSON（日期、收盘价）
`/api/predict/<code>`	POST	`stock_code`, `days`（预测天数）	预测结果（价格、置信度）
`/api/recommend`	GET	`risk_level`（风险等级）	推荐股票列表（代码、名称）

（2）关键代码（Django View）

python

1# views.py
2from django.http import JsonResponse
3from rest_framework.decorators import api_view
4import tensorflow as tf
5import pandas as pd
6from .models import StockData  # Django ORM模型
7
8# 加载预训练模型（全局初始化）
9model = tf.keras.models.load_model("stock_prediction_model.h5")
10
11@api_view(['GET'])
12def get_stock_history(request, stock_code):
13    data = StockData.objects.filter(code=stock_code).order_by('date')[:30]  # 最近30天
14    history = [{"date": item.date, "close": item.close} for item in data]
15    return JsonResponse({"data": history})
16
17@api_view(['POST'])
18def predict_stock_price(request, stock_code):
19    days = int(request.data.get('days', 5))
20    # 从数据库获取最新60天数据（实际需按stock_code查询）
21    latest_data = StockData.objects.filter(code=stock_code).order_by('-date')[:60][::-1]
22    scaled_input = preprocess_data(latest_data)  # 复用预处理逻辑
23    
24    # 预测未来days天
25    predictions = []
26    current_input = scaled_input
27    for _ in range(days):
28        # 预测下一天
29        next_pred = model.predict(current_input.reshape(1, 60, 3))
30        predictions.append(float(next_pred[0][0]))
31        # 更新输入（滑动窗口）
32        current_input = np.roll(current_input, -1, axis=0)
33        current_input[-1] = next_pred  # 简化处理，实际需反归一化后重新归一化
34    
35    return JsonResponse({"predictions": predictions})

4. 前端集成（ECharts示例）

javascript

1// 展示历史数据与预测结果
2async function fetchStockData(code) {
3  const historyRes = await fetch(`/api/stocks/${code}`);
4  const history = await historyRes.json();
5  
6  const predictRes = await fetch(`/api/predict/${code}`, {
7    method: 'POST',
8    body: JSON.stringify({ days: 5 })
9  });
10  const predictions = await predictRes.json();
11
12  // 合并数据
13  const chartData = history.data.map((item, idx) => ({
14    date: item.date,
15    actual: item.close,
16    predicted: idx < predictions.predictions.length ? predictions.predictions[idx] : null
17  }));
18
19  // 使用ECharts渲染
20  const chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
21  chart.setOption({
22    xAxis: { type: 'category', data: chartData.map(item => item.date) },
23    yAxis: { type: 'value' },
24    series: [
25      { name: '实际价格', type: 'line', data: chartData.map(item => item.actual) },
26      { name: '预测价格', type: 'line', data: chartData.map(item => item.predicted) }
27    ]
28  });
29}

四、性能优化与部署

模型优化：
- 使用注意力机制（Attention）提升长序列预测精度。
- 尝试Transformer模型替代LSTM。
异步任务：
- 使用Celery处理耗时的模型训练任务，避免阻塞API响应。
缓存策略：
- Redis缓存高频查询的预测结果（如热门股票的5日预测）。
部署方案：
- 开发环境：Django内置服务器 + SQLite。
- 生产环境：Nginx + Gunicorn + PostgreSQL，模型服务通过TensorFlow Serving独立部署。

五、应用场景与价值

个人投资者：辅助决策，提供量化参考。
金融机构：作为智能投顾系统的子模块，推荐组合配置。
教育场景：展示深度学习在金融领域的应用案例。

六、总结与展望

本系统通过Django + TensorFlow实现了股票预测与推荐的端到端解决方案，兼顾了开发效率与模型性能。未来可扩展方向：

多因子模型：结合宏观经济指标、新闻情绪等外部数据。
强化学习：动态调整投资策略以最大化收益。
区块链集成：将预测结果上链，确保数据不可篡改。

通过技术赋能金融，本系统为量化投资提供了低成本、高可用的智能化工具。

运行截图

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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