基于LSTM+Flask的大数据股票可视化推荐系统

作品简介

1. 项目背景

随着股市大数据的快速发展和投资者对股票市场的高度关注，如何根据历史股票数据进行预测和可视化展示成为了一个热门研究领域。股票市场的波动具有高度的不确定性，利用机器学习和深度学习方法预测股票价格，已经成为提升投资决策和预测精度的重要工具。

本项目旨在使用 LSTM（长短期记忆网络）模型来预测股票的未来价格，并基于 Flask 构建一个用户友好的 Web 平台，向用户展示股票预测结果。该平台可以实现股票数据的抓取、存储、分析和可视化，最终为投资者提供个性化的股票推荐和数据分析。

2. 项目目标

  • 数据抓取与存储： 利用爬虫从第三方网站（如雪球网）抓取股票数据，并将其存储到数据库中。
  • 数据处理与分析： 使用 LSTM 模型对股票的历史数据进行训练和预测，生成未来的股票价格预测。
  • 股票可视化与推荐： 提供数据可视化功能，展示股票价格变化、趋势图和其他重要的股市指标；为用户推荐未来潜力股票。
  • 用户交互： 通过 Flask 构建一个 Web 平台，用户可以查询特定股票的历史数据、预测结果，并获得个性化的股票推荐。

3. 技术选型

  • 后端框架： Flask (轻量级Web框架，适合快速开发和部署)
  • 前端技术： HTML、CSS、JavaScript（用于展示图表和用户交互）
  • 数据库： SQLite（开发阶段使用，后期可以替换为 MySQL/PostgreSQL）
  • 机器学习/深度学习：
  • LSTM（长短期记忆网络）用于股票价格的预测。
  • Scikit-learn 用于数据预处理，如数据缩放。
  • 数据抓取：
  • 使用 requests 和 BeautifulSoup（或 Scrapy）进行网页爬虫，抓取实时股票数据。
  • 可视化：
  • Pandas 用于数据处理。
  • Matplotlib 或 Plotly 用于股票数据的图表展示。

4. 系统架构设计

本系统将采用 MVC（Model-View-Controller）架构，具体构成如下：

  • Model（模型层）： 定义与数据库交互的模型，如 XinXi（股票数据模型），用于存储股票的历史数据、当前价格和其他相关信息。
  • View（视图层）： 前端用户交互部分，展示股票数据、预测结果及可视化图表。
  • Controller（控制层）： 负责处理用户请求、调用预测模型和推荐系统，并返回相应的结果。

5. 功能模块

  1. 用户管理模块：
  • 用户注册、登录、登出功能。
  • 用户密码加密和权限管理。
  1. 数据抓取模块：
  • 使用爬虫从 雪球网 或其他金融数据源抓取股票数据。
  • 存储抓取的数据到数据库中。
  1. 股票数据预处理和预测模块：
  • 数据清洗和格式化：将爬取的数据转换为适合训练模型的格式。
  • 使用 LSTM 模型进行股票价格的预测。
  1. 推荐系统模块：
  • 根据股票历史数据和预测结果，生成个性化的股票推荐。
  • 根据用户查询，提供当前热股、潜力股等推荐。
  1. 数据展示和可视化模块：
  • 股票历史数据和预测结果的可视化展示。
  • 使用 Matplotlib 或 Plotly 展示价格趋势图、K线图等。
  1. Web界面：
  • 提供搜索和查询功能，展示用户感兴趣的股票数据和预测结果。

6. 数据库设计

数据库将包含多个表，主要包括以下几个：

  • XinXi（股票信息表）： 存储股票的基本信息和相关指标。
  • 字段：symbol（股票代码）、name（股票名称）、current（当前价格）、chg（涨幅）、pe_ttm（市盈率）等。
  • User（用户表）： 存储用户的基本信息，如用户名、密码、角色等。
  • Role（角色表）： 定义不同的用户角色和权限。

7. 开发计划

项目将分为以下几个阶段：

  • 阶段一：需求分析与设计
  • 完成系统的需求分析、数据库设计、系统架构设计等工作。
  • 确定技术栈，搭建开发环境。
  • 阶段二：后端开发
  • 实现数据抓取、存储和模型训练。
  • 实现 LSTM 模型的训练与预测。
  • 阶段三：前端开发
  • 设计前端页面，展示股票的历史数据和预测结果。
  • 前后端数据交互与图表展示。
  • 阶段四：测试与优化
  • 对系统进行单元测试、功能测试和性能优化。
  • 对模型进行调优，提高预测的准确度。
  • 阶段五：上线与部署
  • 部署系统到生产环境，确保高可用性。
  • 完成用户文档和操作手册。



以下是部分设计介绍：

1. 项目初始化

  1. 创建 Flask 项目：
flask new my_project
cd my_project
  1. 安装依赖：
pip install flask flask_sqlalchemy pandas scikit-learn matplotlib tensorflow requests
  1. 数据库模型：

在 models.py 中定义数据库模型，主要有 XinXi（股票信息）和 User（用户信息）：

class XinXi(db.Model):
    __tablename__ = 'xinxi'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    symbol = db.Column(db.String(20), unique=True)
    name = db.Column(db.String(50))
    current = db.Column(db.Float)
    chg = db.Column(db.Float)
    percent = db.Column(db.Float)
    pe_ttm = db.Column(db.Float)

class User(db.Model):
    __tablename__ = 'user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(100), unique=True)
    password = db.Column(db.String(200))
  1. 数据库迁移：
python manage.py db init
python manage.py db migrate
python manage.py db upgrade

2. 爬虫模块：

在 spider.py 中实现爬虫，抓取股票数据并存储到数据库：

import requests
from models import XinXi, db

def fetch_stock_data():
    url = 'https://example.com/api/stocks'
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    for stock in data:
        symbol = stock['symbol']
        if not XinXi.query.filter_by(symbol=symbol).first():
            new_stock = XinXi(
                symbol=symbol,
                name=stock['name'],
                current=stock['current'],
                chg=stock['chg'],
                percent=stock['percent'],
                pe_ttm=stock['pe_ttm']
            )
            db.session.add(new_stock)
    db.session.commit()

3. LSTM 模型训练：

在 lstm_model.py 中实现 LSTM 模型的训练与预测：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

def train_lstm_model(data):
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    # LSTM model training logic here

4. Web 页面和展示：

在 vivew.py 中创建 Web 路由和页面渲染：

@app.route('/stock/', methods=['GET'])
def stock_details(symbol):
    stock_data = XinXi.query.filter_by(symbol=symbol).first()
    return render_template('stock_details.html', stock=stock_data)


具体的功能演示效果如下：


【S2023134基于lstm+flask的股票基金价格预测可视化分析系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1rg4y1K7Uv/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4


项目配套代码和部署教程视频百度云链接见付费区域，有需要自行下载

创作时间：