竞赛保研 机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 竞赛保研
文章目录
- 0 前言
- 1 课题背景
- 2 实现效果
-
- UI界面设计
- web预测界面
- RSRS选股界面
- 3 软件架构
- 4 工具介绍
-
- Flask框架
- MySQL数据库
- LSTM
- 5 最后
0 前言
优质竞赛项目系列，今天要分享的是
机器学习股票大数据量化分析与预测系统
该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
- 难度系数：3分
- 工作量：3分
- 创新点：3分
更多资料, 项目分享：
https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
1 课题背景
基于机器学习的股票大数据量化分析系统，具有以下功能：
- 采集保存数据；
- 分析数据；
- 可视化；
- 深度学习股票预测
2 实现效果
UI界面设计
功能简述
日常数据获取更新
交易功能
web预测界面
- LSTM长时间序列预测
- RNN预测
- 机器学习预测
- 股票指标分析
预测效果如下：
RSRS选股界面
3 软件架构
整体的软件功能结构如下图
4 工具介绍
Flask框架
简介
Flask是一个基于Werkzeug和Jinja2的轻量级Web应用程序框架。与其他同类型框架相比，Flask的灵活性、轻便性和安全性更高，而且容易上手，它可以与MVC模式很好地结合进行开发。Flask也有强大的定制性，开发者可以依据实际需要增加相应的功能，在实现丰富的功能和扩展的同时能够保证核心功能的简单。Flask丰富的插件库能够让用户实现网站定制的个性化，从而开发出功能强大的网站。
本项目在Flask开发后端时，前端请求会遇到跨域的问题，解决该问题有修改数据类型为jsonp，采用GET方法，或者在Flask端加上响应头等方式，在此使用安装Flask-
CORS库的方式解决跨域问题。此外需要安装请求库axios。
Flask框架图
代码实例
from flask import Flask, render_template, jsonify
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from snownlp import SnowNLP
import jieba
import numpy as np
app = Flask(__name__)
app.config.from_object('config')
# 中文停用词
STOPWORDS = set(map(lambda x: x.strip(), open(r'./stopwords.txt', encoding='utf8').readlines()))
headers = {
'accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
'accept-language': "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh;q=0.6",
'cookie': 'll="108296"; bid=ieDyF9S_Pvo; __utma=30149280.1219785301.1576592769.1576592769.1576592769.1; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1576592769.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); _vwo_uuid_v2=DF618B52A6E9245858190AA370A98D7E4|0b4d39fcf413bf2c3e364ddad81e6a76; ct=y; dbcl2="40219042:K/CjqllYI3Y"; ck=FsDX; push_noty_num=0; push_doumail_num=0; douban-fav-remind=1; ap_v=0,6.0',
'host': "search.douban.com",
'referer': "https://movie.douban.com/",
'sec-fetch-mode': "navigate",
'sec-fetch-site': "same-site",
'sec-fetch-user': "?1",
'upgrade-insecure-requests': "1",
'user-agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36 Edg/79.0.309.56"
}
login_name = None
# --------------------- html render ---------------------
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/search')
def search():
return render_template('search.html')
@app.route('/search/')
def search2(movie_name):
return render_template('search.html')
MySQL数据库
简介
MySQL是一个关系型数据库，由瑞典MySQL AB公司开发，目前已经被Oracle收购。
Mysql是一个真正的多用户、多线程的SQL数据库。其使用的SQL（结构化查询语言）是世界上最流行的和标准化的数据库语言，每个关系型数据库都可以使用MySQL是以客户机/服务器结构实现的，也就是俗称的C/S结构，它由一个服务器守护程序mysqld和很多不同的客户程序和库组成。
Python操作mysql数据库
本项目中我们需要使用python来操作mysql数据库，因此需要用到 pymysql 这个库
安装：
pip install pymysql
数据库连接实例：
# 导入pymysql
import pymysql
# 定义一个函数
# 这个函数用来创建连接(连接数据库用）
def mysql_db():
# 连接数据库肯定需要一些参数
conn = pymysql.connect(
host="127.0.0.1",
port=3307,
database="ksh",
charset="utf8",
user="root",
passwd="123456"
)
if __name__ == '__main__':
mysql_db()
数据库连接实例：
# 导入pymysql
import pymysql
# 定义一个函数
# 这个函数用来创建连接(连接数据库用）
def mysql_db():
# 连接数据库肯定需要一些参数
conn = pymysql.connect(
host="127.0.0.1",
port=3307,
database="ksh",
charset="utf8",
user="root",
passwd="123456"
)
if __name__ == '__main__':
mysql_db()
LSTM
简介
长短期记忆（Long short-term memory,
LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
LSTM结构（图右）和普通RNN的主要输入输出区别如下所示。
Torch代码实现
import torch
from sklearn.metrics import accuracy_score
#定义需要的模型结构，继承自torch.nn.Module
#必须包含__init__和forward两个功能
class mylstm(torch.nn.Module):
def __init__(self, lstm_input_size, lstm_hidden_size, lstm_batch, lstm_layers):
# 声明继承关系
super(mylstm, self).__init__()
self.lstm_input_size, self.lstm_hidden_size = lstm_input_size, lstm_hidden_size
self.lstm_layers, self.lstm_batch = lstm_layers, lstm_batch
# 定义lstm层
self.lstm_layer = torch.nn.LSTM(self.lstm_input_size, self.lstm_hidden_size, num_layers=self.lstm_layers, batch_first=True)
# 定义全连接层 二分类
self.out = torch.nn.Linear(self.lstm_hidden_size, 2)
def forward(self, x):
# 激活
x = torch.sigmoid(x)
# LSTM
x, _ = self.lstm_layer(x)
# 保留最后一步的输出
x = x[:, -1, :]
# 全连接
x = self.out(x)
return x
def init_hidden(self):
#初始化隐藏层参数全0
return torch.zeros(self.lstm_batch, self.lstm_hidden_size)
5 最后
更多资料, 项目分享：
https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate