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基于Django、Keras、Axios和ECharts的智能股票分析系统源码及文档（含LSTM序列预测算法）.zip

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简介：
这是一个结合了Django框架、Keras深度学习库、Axios数据请求库以及ECharts可视化工具的智能股票分析系统的源代码与文档集，特别包含了LSTM长短期记忆网络的时间序列预测算法。 【资源说明】1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目，可以作为参考资料学习借鉴。3. 如果需要实现其他功能，需能看懂代码，并且热爱钻研自行调试。基于Django、keras、axios和echarts的智能股票分析系统源码+文档（集成LSTM的实践序列预测算法）.zip ## 项目说明 ### 项目目标与功能 - 分析股价综合分析预测工具的功能需求，研究其设计及实现技术。 - 设计并实现出以下功能： - 展示大盘指数行情、股票对比分析以及个股信息分析； - 明日股价预测、区间预测、走势预测和涨跌预测等； - 登入、注册与登出。 ### 项目技术栈 - 生态：Python 3.8 - Web框架：Django 3 - 数据存储技术：Dataframe文件存储 - 深度学习框架：keras - 前端技术：bootstrap4+jquery+ajax+echarts - 算法：lstm，归一化 ### 项目结构 ![img](image/clip_image001.png) **结构说明** - stock: Django项目的主app - forecast:算法模块，存放预测算法、数据处理函数和各种工具类函数。 - static：系统静态资源（js,css）存储目录。 - templates：前端html页面模板文件夹。包含如下： 1. **stockList.html** : 主页展示所有股票列表 2. **stockDetail.html**: 股票详情页，展示详细信息 3. **stockSinglePredict.html**: 单个股票预测结果页（含走势、区间、涨跌变化等） 4. **stockComparison.html** : 对比两只股票的信息页面 5. **marketIndex.html** : 大盘指数显示 - data：存储代码为ts_code的股票数据文件，以及所有简要信息。 - backup:临时代码备份目录。 ### stockapp下各种文件作用 ![img](image/clip_image002.png) 1. .pytest_cache ：系统缓存文件。 2. migrations/: 包含Django应用程序数据库迁移文件（用于更改表结构时创建新的迁移）。 3. app.py: 定义了Django应用配置，包含名称、URL配置等设置。 4. urls.py : URL路径映射到视图函数的文件。 5. views.py：处理请求并从数据库中检索数据以呈现HTML响应的视图函数。 ### stock下各种文件的作用 ![img](image/clip_image003.png) 1. settings.py: 包含项目所有设置，如数据库配置、静态文件路径等。 2. forms.py : 定义表单类用于验证用户提交的数据并转换为模型实例。 3. manage.py：Django项目的命令行工具（运行服务器、创建迁移等）。 ## 项目部署与运行 **准备工作** - 使用tushare的api，需自行前往官网申请账号获取API token，并填写到相关位置。 - tushare官网提供数据服务和API访问。

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  • 基于Django、Keras、Axios和ECharts的智能股票分析系统源码及文档（含LSTM序列预测算法）.zip
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    这是一个结合了Django框架、Keras深度学习库、Axios数据请求库以及ECharts可视化工具的智能股票分析系统的源代码与文档集，特别包含了LSTM长短期记忆网络的时间序列预测算法。 【资源说明】1. 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2. 本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目，可以作为参考资料学习借鉴。3. 如果需要实现其他功能，需能看懂代码，并且热爱钻研自行调试。基于Django、keras、axios和echarts的智能股票分析系统源码+文档（集成LSTM的实践序列预测算法）.zip ## 项目说明 ### 项目目标与功能 - 分析股价综合分析预测工具的功能需求，研究其设计及实现技术。 - 设计并实现出以下功能： - 展示大盘指数行情、股票对比分析以及个股信息分析； - 明日股价预测、区间预测、走势预测和涨跌预测等； - 登入、注册与登出。 ### 项目技术栈 - 生态：Python 3.8 - Web框架：Django 3 - 数据存储技术：Dataframe文件存储 - 深度学习框架：keras - 前端技术：bootstrap4+jquery+ajax+echarts - 算法：lstm，归一化 ### 项目结构 ![img](image/clip_image001.png) **结构说明** - stock: Django项目的主app - forecast:算法模块，存放预测算法、数据处理函数和各种工具类函数。 - static：系统静态资源（js,css）存储目录。 - templates：前端html页面模板文件夹。包含如下： 1. **stockList.html** : 主页展示所有股票列表 2. **stockDetail.html**: 股票详情页，展示详细信息 3. **stockSinglePredict.html**: 单个股票预测结果页（含走势、区间、涨跌变化等） 4. **stockComparison.html** : 对比两只股票的信息页面 5. **marketIndex.html** : 大盘指数显示 - data：存储代码为ts_code的股票数据文件，以及所有简要信息。 - backup:临时代码备份目录。 ### stockapp下各种文件作用 ![img](image/clip_image002.png) 1. .pytest_cache ：系统缓存文件。 2. migrations/: 包含Django应用程序数据库迁移文件（用于更改表结构时创建新的迁移）。 3. app.py: 定义了Django应用配置，包含名称、URL配置等设置。 4. urls.py : URL路径映射到视图函数的文件。 5. views.py：处理请求并从数据库中检索数据以呈现HTML响应的视图函数。 ### stock下各种文件的作用 ![img](image/clip_image003.png) 1. settings.py: 包含项目所有设置，如数据库配置、静态文件路径等。 2. forms.py : 定义表单类用于验证用户提交的数据并转换为模型实例。 3. manage.py：Django项目的命令行工具（运行服务器、创建迁移等）。 ## 项目部署与运行 **准备工作** - 使用tushare的api，需自行前往官网申请账号获取API token，并填写到相关位置。 - tushare官网提供数据服务和API访问。
     
  • 毕业设计项目：基于Django、Keras、Axios和ECharts的智能股票分析系统
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    本项目是一款集成了Django框架、Keras深度学习库及前端技术（Axios与ECharts）的智能股票分析系统，旨在为用户提供精准且直观的数据支持与市场洞察。 以下是该系统的理论概念： Django框架： Django是一个基于Python的Web开发框架，它能够快速构建功能丰富的网络应用程序。 在这个系统里，可以使用Django来搭建后端服务器，并处理用户请求、数据存储以及管理等任务。 Keras深度学习库： Keras是用于创建和训练神经网络模型的一个高级接口。它的设计注重易用性与灵活性，适合初学者入门。 利用Keras构建的股票价格预测模型或情感分析模型可以在该系统中发挥作用。 Axios： Axios是一个基于Promise机制实现HTTP客户端，在浏览器及Node.js环境下均可使用它来发起请求。 在前端部分，通过Axios向后端发送获取股票数据或者预测结果等信息的请求是常见的操作方式之一。 Echarts图表库： 这是一种功能强大的可视化工具包，支持各种类型的图表展示需求。 借助于Echarts可以直观地呈现给用户有关股票数据分析的结果、预测情况等内容的信息。 智能股票分析系统流程概念： 当用户在前端界面上输入了如股票代码和时间范围等必要信息后， 前端会通过Axios将请求发送至Django搭建的后端服务器，而后后者则负责从数据库或者外部接口中获取所需的股票数据。 接下来，在收到这些原始资料之后，由已经用Keras训练完成的相关模型对它们进行进一步处理，并输出预测结果或生成分析报告等； 最后一步是通过前端界面把这些信息以用户友好的形式展示给最终使用者。
     
  • 基于Python的LSTM股票预测项目源码及文档说明.zip
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    本压缩包包含一个利用Python编程语言和长短期记忆（LSTM）神经网络模型进行股票价格预测的项目源代码与详细文档。 《基于Python实现LSTM对股票走势预测的项目源码及文档》是个人在导师指导下完成并通过评审的一项高分毕业设计项目，评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生进行课程设计、期末大作业或实战练习，并且提供了完整的代码和资料以供下载使用。
     
  • 基于LSTM的股票预测分析.pdf
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    本论文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测的有效性。通过分析历史股价数据，研究提出了一种改进的LSTM模型以提高预测准确率，并进行了详细的实验验证。 模式识别作业：使用 LSTM 进行股票预测实验报告，附源码。
     
  • 使用LSTM进行股票数据分析与预测（基于Keras的源码和数据集）
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    本项目运用长短期记忆网络(LSTM)对股票市场数据进行深度学习分析，并利用Keras框架实现预测模型。通过提供的数据集训练，旨在优化股市趋势预测精度。 本资源初步探究了LSTM在股票市场的应用。通过使用LSTM对股票收益的预测，可以了解到： 1. 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据； 2. 如何准备数据并使LSTM适合多变量时间序列预测问题； 3. 如何进行预测并将结果重新调整回原始数据。 本资源适用于对量化交易感兴趣的学生学习实验参考使用。资源内容主要包括：股票数据（包含20支股票），LSTM实现对股票数据进行预测的源代码（以600000.SH股票数据为基准，针对2016年3月1日至2017年12月31日的数据进行了收益率预测模拟）以及该期间内模型损失和RMSE计算数据。
     
  • CNN-LSTM.py: LSTM-CNN股票预测与LSTM时间序列分析
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    本项目通过CNN-LSTM.py实现基于CNN和LSTM模型的股票价格预测，并进行LSTM时间序列分析，结合卷积神经网络的特征提取能力与循环神经网络的记忆特性。 对金融时间序列的建模中，第一列数据用于预测。
     
  • 基于LSTM模型的Python股票预测分析
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    本项目运用长短期记忆网络（LSTM）模型，在Python环境中进行股票价格预测分析。通过历史数据训练模型，旨在优化投资决策策略。 该资源是一个使用Python语言实现的基于长短期记忆网络（LSTM）的股票价格预测模型。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测时间序列数据，如股票价格波动。此模型通过学习历史股票价格数据来尝试预测未来的价格走势。 主要特点包括： 1. **数据预处理**：使用Pandas等库进行数据清洗和格式化以适应LSTM模型的输入要求。 2. **特征选择**：选取对股价有显著影响的因素，如开盘价、收盘价、最高价、最低价及交易量作为预测依据。 3. **数据分割**：将原始数据集划分为训练集与测试集来分别用于模型训练和性能评估。 4. **LSTM网络构建**：利用TensorFlow或Keras等深度学习库搭建LSTM结构，包括定义网络架构、激活函数以及损失函数。 5. **模型训练**：通过反向传播算法及优化器（如Adam）进行训练，并以历史数据为输入调整权重来最小化预测误差。 6. **预测与评估**：运用经过充分训练的模型对未来股票价格做出预判，同时利用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）等指标衡量其准确性。 7. **可视化展示**：借助Matplotlib等工具将实际和预测的价格趋势图直观地呈现出来。
     
  • 基于LSTM的风能预测时间序列分析-源码
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    本项目通过构建长短期记忆网络模型（LSTM）对风能数据进行深度学习和预测，旨在提高风能预测的准确性和可靠性。提供完整代码实现及数据分析报告。 由于风能具有可再生性和环境友好性，在全球范围内受到越来越多的关注。随着风电装机容量的快速增长，风电行业正在成长为一个大型产业。可靠的短期风速预测在风能转换系统中起着至关重要的作用，例如用于动态控制和电力调度等应用领域。精确的预测需要解决由于天气条件波动导致的可变能源生产问题。 风产生的功率与风速密切相关，并且尽管它表现出高度非线性的特性，但在特定时间段内仍然遵循一定的模式。我们利用这种时间序列模式来提取有用信息并应用于功率预测中。通过使用长期短期记忆（LSTM）模型对数据进行不同实验和分析后得出结论：我们的目标是提高基于风能发电的功率预测准确性，并且已经成功地将LSTM作为机器学习模型进行了优化。 此外，我们还注意到当风速低于4米/秒时，系统产生的电力为零。然而，在这种情况下，LSTM未能有效捕捉到这一特性。