计算机毕业设计Django+LLM大模型股票行情预测系统量化交易分析股票爬虫大数据毕业设计(源码+文档 +PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-15 12:57:47 发布

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#课程设计 #爬虫 #大数据 #hadoop #spark #django #python

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型股票行情预测系统》的任务书模板，结合Web开发、大模型时序预测与金融场景需求，供参考：

任务书：基于Django+LLM大模型的股票行情预测系统

一、项目背景与目标

背景
传统股票预测依赖技术指标（如MACD、RSI）或简单统计模型（如ARIMA），难以捕捉市场情绪、新闻事件等非结构化信息对股价的影响。本项目通过整合Django（Web框架）与LLM大模型（如FinGPT、StockGPT），构建一个支持多模态数据输入的股票预测系统，辅助投资者量化决策并降低非理性风险。
目标
- 开发基于Django的Web应用，支持用户上传股票历史数据、新闻文本、社交媒体舆情等。
- 利用LLM大模型（结合金融知识图谱）实现股价趋势预测与风险预警。
- 提供可视化看板与回测功能，支持用户自定义策略模拟与结果对比。

二、任务内容与分工

1. 数据准备与预处理（负责人：数据组）

任务：
- 数据收集：
  - 结构化数据：
    - 股票历史行情（Yahoo Finance API、Tushare库获取OHLCV数据）。
    - 宏观经济指标（GDP、CPI、利率数据，来自World Bank或FRED数据库）。
  - 非结构化数据：
    - 新闻标题与正文（Reuters、Bloomberg新闻RSS源）。
    - 社交媒体舆情（Twitter/Reddit股票相关话题，通过API抓取）。
- 数据清洗：
  - 结构化数据：处理缺失值（前向填充）、异常值（基于3σ原则剔除离群点）。
  - 非结构化数据：
    - 文本去重、过滤广告与无关内容（如“体育新闻”）。
    - 使用NLP工具（如FinBERT）提取情感极性（正面/负面/中性）。
- 特征工程：
  - 时序特征：计算5日/20日移动平均线、波动率（Bollinger Bands）。
  - 文本特征：通过Sentence-BERT将新闻标题转换为向量嵌入。
  - 事件特征：标记重大事件（如财报发布、政策变动）为二元标签。
输出：
- 清洗后的结构化数据集（CSV/Parquet格式，按股票代码分目录存储）。
- 情感分析结果（JSON文件，含时间戳与情感分数）。

2. LLM大模型开发与部署（负责人：算法组）

任务：
- 模型选择：
  - 基线模型：微调开源金融大模型（如FinGPT、BloombergGPT的轻量版）。
  - 自定义模型：
    - 时序预测模块：基于Transformer的TimeSformer架构，输入为历史行情+情感分数，输出未来5日收盘价预测。
    - 风险预警模块：结合知识图谱（如“美联储加息→美元升值→科技股下跌”），在Prompt中注入因果规则。
- 模型优化：
  - 多模态融合：将文本向量与行情特征拼接后输入模型（避免信息丢失）。
  - 量化与加速：使用TensorRT优化模型推理速度（单次预测≤200ms）。
- 回测框架：
  - 实现基于历史数据的策略回测（如“当预测涨幅>2%时买入，跌幅>1%时卖出”）。
  - 计算关键指标：夏普比率、最大回撤、年化收益率。
输出：
- 训练好的模型文件（HuggingFace格式或ONNX）。
- 回测报告（含策略表现对比、风险指标热力图）。

3. Web应用开发（负责人：开发组）

任务：
- 后端开发：
  - 基于Django搭建RESTful API，提供以下接口：
    - /upload：接收用户上传的股票代码、历史数据文件（CSV/Excel）。
    - /predict：调用LLM模型返回预测结果与风险等级（高/中/低）。
    - /backtest：执行用户自定义策略回测并返回绩效报告。
  - 使用Celery实现异步任务队列（避免回测计算阻塞主线程）。
- 前端开发：
  - 使用React/Vue.js构建交互界面：
    - 股票选择器（支持搜索代码/名称）。
    - 多图表看板：K线图（ECharts）、情感趋势折线图、预测结果柱状图。
    - 策略配置面板：拖拽式设置买卖条件（如“RSI>70时卖出”）。
  - 实现用户权限管理（免费用户限制回测次数，付费用户解锁高级功能）。
- 部署环境：
  - 后端：Docker容器化部署，Nginx反向代理。
  - 数据库：TimescaleDB（时序数据优化）存储行情数据，MongoDB存储用户策略配置。
输出：
- 可访问的Web应用URL（如https://<domain>/stock-predict）。
- 用户操作手册（含API文档、界面功能说明）。

三、技术栈与工具

模块	技术/工具
Web框架	Django、Django REST Framework、Celery
前端	React/Vue.js、ECharts、Ant Design
大模型	FinGPT、BloombergGPT（轻量版）、HuggingFace Transformers
数据库	TimescaleDB（时序数据）、MongoDB（策略配置）、Redis（缓存热门股票预测结果）
部署	Docker、Kubernetes（可选）、AWS EC2/阿里云ECS
回测工具	Backtrader、Zipline（集成到Django后端）

四、时间计划

阶段	时间节点	交付物
数据准备与预处理	第1-2周	清洗后的行情数据集、情感分析结果、事件标签库
模型开发与优化	第3-4周	训练好的多模态预测模型、回测框架代码、模型评估报告（MAPE<5%）
Web应用开发	第5-6周	可交互的Web界面、API接口文档、用户权限系统
系统集成与测试	第7周	联合测试报告（功能、性能、压力测试：1000并发回测请求）、安全渗透测试

五、验收标准

模型性能：
- 预测准确率：在测试集上MAPE（平均绝对百分比误差）≤5%（针对沪深300成分股）。
- 推理速度：单次预测延迟≤300ms（Web接口响应时间）。
系统功能：
- 支持上传多格式数据（CSV/Excel/API直接拉取）。
- 回测结果包含详细交易记录、绩效指标与可视化图表。
用户体验：
- Web界面响应流畅，关键操作（如预测、回测）有进度提示。
- 风险预警以醒目颜色（如红色）标注，并附解释文本（如“因美联储加息预期，科技股短期承压”）。

六、风险与应对

风险类型	描述	应对措施
数据延迟风险	实时行情数据获取可能存在延迟	使用WebSocket推送最新数据，缓存最近5分钟快照。
模型过拟合风险	训练数据集中于特定市场阶段（如牛市）	在回测中划分训练集/测试集为不同时间段（如2020-2022年分别验证）。
金融合规风险	系统输出可能被误认为投资建议	在界面显著位置标注“历史表现不代表未来收益，投资需谨慎”，要求用户勾选免责声明。

七、附录

参考论文：
- 《Large Language Models for Financial Forecasting: A Survey》（XXX, 2023）
- 《Multimodal Deep Learning for Stock Price Prediction》（XXX, 2022）
代码仓库：
- GitHub链接（分模块存储：/data-processing、/model、/web、/backtest）

任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际需求调整模型选择（如使用更轻量的LLaMA-3 8B金融版）、增加社交媒体舆情实时分析模块，或扩展支持加密货币预测（如BTC/ETH行情）。

运行截图

项目案例

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