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)

原创于 2025-12-15 11:26:22 发布 · 390 阅读

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#课程设计 #爬虫 #大数据 #hadoop #spark #hive #毕业设计

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+LLM大模型股票行情预测系统》的开题报告框架及内容示例，结合Web开发、大语言模型与金融时间序列预测技术，供参考：

开题报告

题目：基于Django与LLM大模型的股票行情预测系统设计与实现

一、研究背景与意义

研究背景
- 金融市场复杂性：股票价格受宏观经济、公司财报、新闻舆情、投资者情绪等多因素影响，传统预测方法（如技术分析、基本面分析）难以捕捉非线性动态关系。
- 人工智能技术突破：深度学习（如LSTM、Transformer）在时间序列预测中表现优异，而大语言模型（LLM，如GPT-4、FinBERT）可解析新闻文本、财报语料中的语义信息，挖掘潜在市场信号。
- Web服务需求：通过Django等框架构建实时预测平台，可为投资者提供可视化工具，降低量化交易技术门槛。
研究意义
- 理论意义：探索LLM与金融时间序列模型的融合方法，提升多模态数据（数值+文本）的联合建模能力。
- 实践意义：为个人投资者或机构提供辅助决策工具，辅助制定交易策略并优化投资组合。

二、国内外研究现状

股票预测技术发展
- 传统方法：
  - 技术分析：基于历史价格与成交量（如MA、MACD指标）的统计规律预测。
  - 基本面分析：依赖公司财报、行业数据等结构化信息评估股票价值。
- 深度学习方法：
  - 单模态模型：LSTM/GRU处理历史价格序列，CNN提取高频交易数据的局部特征。
  - 多模态融合：结合数值数据（价格、成交量）与文本数据（新闻、社交媒体舆情）的跨模态模型（如HAN、BERT4Fin）。
- 大语言模型应用：
  - LLM通过微调（如FinBERT）理解金融文本，可生成市场情绪指数或事件影响评估。
现有研究不足
- 数据利用不充分：多数研究仅使用历史价格或单一新闻源，忽略多源异构数据（如财报电话会议记录、宏观经济指标）的关联性。
- 实时性不足：模型训练与预测延迟较高，难以适应高频交易场景。
- 可解释性弱：深度学习模型常被视为“黑箱”，投资者难以理解预测依据（如“为何今日预测上涨？”）。

三、研究内容与技术路线

研究内容
- 数据采集与预处理：
  - 数据源：
    - 数值数据：Yahoo Finance历史股价、Tushare实时行情、宏观经济指标（如CPI、GDP）。
    - 文本数据：新闻API（如NewsAPI）、公司财报PDF解析、社交媒体（如Twitter/Reddit金融话题）。
  - 技术：
    - 数值数据：标准化（Min-Max）、滑动窗口划分训练集/测试集。
    - 文本数据：NLP工具（如Spacy）提取实体（公司名、行业词），FinBERT生成情绪标签（正面/负面/中性）。
- 多模态预测模型构建：
  - 基线模型：
    - 时间序列模型：LSTM、Transformer（处理历史价格与成交量）。
    - 文本模型：FinBERT（分析新闻情绪对股价的影响）。
  - LLM增强模型：
    - 微调领域LLM（如BloombergGPT）理解财报电话会议文本，生成结构化风险因子（如“供应链中断风险：高”）。
    - 设计跨模态注意力机制，动态融合数值特征与文本语义特征（如Transformer的Cross-Attention层）。
- Web系统开发：
  - 使用Django搭建用户界面，支持实时数据可视化（如K线图、情绪热度图）、预测结果展示与用户反馈交互。
  - 集成模型解释模块（如LIME算法），高亮影响预测的关键因素（如“模型关注了今日新闻中的‘美联储加息’关键词”）。

技术路线

mermaid

1graph TD
2  A[数据采集] --> B[数值预处理]
3  A --> C[文本预处理]
4  B --> D[LSTM特征提取]
5  B --> E[Transformer特征提取]
6  C --> F[FinBERT情绪分析]
7  C --> G[LLM风险因子生成]
8  D --> H[跨模态融合]
9  E --> H
10  F --> H
11  G --> H
12  H --> I[预测结果]
13  I --> J[Django可视化]

四、创新点与难点

创新点
- 多模态LLM融合：首次将微调后的金融LLM与时间序列模型结合，充分利用文本语义信息（如事件冲击）与数值趋势特征。
- 实时预测与解释：通过轻量化模型部署（如ONNX转换），支持Web端毫秒级响应，并提供预测依据可视化。
- 风险因子量化：LLM从财报电话会议中提取结构化风险指标（如“原材料成本上升概率：70%”），辅助风险控制。
难点
- 数据噪声处理：金融文本中存在大量无关信息（如广告、谣言），需设计过滤机制（如关键词匹配+情绪一致性校验）。
- 跨模态对齐：需统一文本（语义向量）与数值（时间序列）的特征空间维度，避免模态间信息失衡。
- 市场有效性限制：强有效市场假设下，股价可能已充分反映所有公开信息，模型预测收益可能受限。

五、预期成果

系统原型：实现基于Django+LLM的股票预测平台，支持至少3类功能：
- 实时行情展示与历史数据回测。
- 短线（1日）与中线（7日）价格趋势预测。
- 关键事件影响分析（如“某公司发布财报后股价波动原因”）。
实验报告：在标准数据集（如S&P 500成分股）上验证模型性能（如方向准确率≥55%），对比基线模型与融合模型的收益提升。
应用场景：部署于个人投资者终端或金融机构内部系统，辅助量化交易策略开发。

六、进度安排

阶段	时间	任务
1	第1-2月	文献调研、数据源对接与伦理审查（如遵守金融数据使用规范）
2	第3-4月	多模态数据预处理与基线模型开发（LSTM+FinBERT）
3	第5-6月	LLM微调与跨模态融合模型训练（BloombergGPT+Transformer）
4	第7-8月	Django系统开发与压力测试（模拟高频请求场景）
5	第9月	论文撰写与实盘模拟验证（使用历史数据回测）

七、参考文献

Ding X, et al. Deep learning for event-driven stock trend prediction. ACL 2020.
Yang Y, et al. FinBERT: A pretrained language model for financial text mining. NAACL 2021.
李明等. 基于多模态深度学习的股票价格预测. 计算机学报 2022.
BloombergGPT: A large language model for finance. Bloomberg 2023.
Django官方文档: Web框架开发指南.

备注：

可根据实际数据可用性调整预测周期（如聚焦日内高频交易或长期价值投资）。
建议补充具体技术指标（如模型推理延迟≤500ms）与风控方案（如设置最大回撤阈值）。

运行截图

项目案例

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