Python股票数据分析与预测系统 LSTM神经网络算法股票价格预测 Tensorflow深度学习机器学习 Flask框架东方财富（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈：
python语言、Flask框架、Tensorflow深度学习、LSTM神经网络算法股票价格预测、scikit-learn机器学习、东方财富、Echarts可视化、HTML

2、项目界面

（1）涨停板热点分析—热点行业板块涨停板数量分布直方图、不同行业板块的成交额占比分布、当日涨停股票池
在这里插入图片描述

（2）首页—功能模块介绍

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（3）大盘指数行情分析—上证、深证、创业板、中小指、沪深300指数K线图

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（4）个股量化分析—输入股票代码，全方位分析

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（5）大盘资金流向分析—沪深两市实时资金流向、南向实时资金流向

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（6）大盘市场基本面估值分析----市盈率分布、市净率分布

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（7）个股收益量化分析—日收益率、月收益率、累计收益率

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（8）股票价格预测----输入特征值：股票代码、模型时间窗口、测试集占比、训练轮次

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（9）龙虎榜热股排名

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（10）注册登录模块
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3、项目说明

1. 涨停板热点分析

热点行业板块涨停板数量分布直方图：展示当前市场中各个行业板块涨停板数量的分布情况，帮助用户快速了解哪些行业板块表现活跃。
不同行业板块的成交额占比分布：分析各行业板块的成交额占比，反映市场资金的流向和热点板块。
当日涨停股票池：列出当日涨停的股票及其相关信息，方便用户关注热门股票。

2. 首页——功能模块介绍

首页通常会提供项目的整体介绍和各个功能模块的入口。用户可以通过首页快速导航到感兴趣的功能模块，例如涨停板分析、大盘指数行情分析、个股量化分析等。

3. 大盘指数行情分析

展示上证、深证、创业板、中小指、沪深300等主要指数的K线图。通过K线图，用户可以直观地观察指数的历史走势和当前趋势，分析市场的整体表现。

4. 个股量化分析

用户输入股票代码后，系统将对该股票进行全方位分析，包括：
- 技术指标分析：如均线、MACD、KDJ等，帮助用户判断股票的短期走势。
- 基本面分析：如市盈率、市净率、股息率等，评估股票的内在价值。
- 历史数据展示：提供股票的历史价格走势和交易数据。

5. 大盘资金流向分析

沪深两市实时资金流向：展示沪深两市的资金流入流出情况，帮助用户判断市场的资金动向。
南向实时资金流向：分析南向资金的流向，反映外资对市场的态度。

6. 大盘市场基本面估值分析

市盈率分布：展示市场整体或特定板块的市盈率分布情况，帮助用户评估市场的估值水平。
市净率分布：分析市净率的分布，为投资者提供参考。

7. 个股收益量化分析

提供个股的日收益率、月收益率、累计收益率等数据，帮助用户评估股票的投资收益情况。通过这些数据，用户可以更好地了解股票的收益特征和风险水平。

8. 股票价格预测

功能描述：
- 用户输入股票代码、模型时间窗口、测试集占比、训练轮次等参数。
- 系统利用LSTM神经网络模型对股票价格进行预测，输出未来一段时间内的价格预测结果。
- 提供预测结果的可视化展示，帮助用户直观地了解预测趋势。
技术实现：
- 使用 TensorFlow 框架构建 LSTM 模型。
- 通过机器学习算法（如 scikit-learn）进行数据预处理和特征提取。
- 使用历史价格数据训练模型，并对未来的股票价格进行预测。

9. 龙虎榜热股排名

展示当前市场中龙虎榜上榜的热门股票及其排名。龙虎榜数据通常反映了市场中机构和游资的关注焦点，对投资者具有一定的参考价值。

10. 注册登录模块

功能描述：
- 提供用户注册和登录功能，支持用户名和密码登录。
- 后台权限管理，限制非管理员身份登录后台，确保数据安全。
技术实现：
- 使用 Flask 框架搭建后端接口，处理用户注册和登录请求。
- 使用 HTML 和前端技术实现注册和登录界面。

项目说明

基于LSTM神经网络的股票价格预测

原理和流程：
1. 数据收集：通过爬虫技术从东方财富等金融数据源获取股票的历史K线数据。
2. 数据预处理：对数据进行排序、归一化处理，并划分为训练集和测试集。
3. 创建数据集：将数据转换为适合LSTM模型的输入格式，例如时间序列数据。
4. 构建模型：使用 TensorFlow 框架构建LSTM模型，包含LSTM层、Dropout层和输出层。
5. 训练模型：使用训练集数据对模型进行训练，优化模型参数。
6. 模型预测：使用训练好的模型对测试集数据进行预测，并计算预测误差。
7. 结果输出：将预测结果以可视化图表（如Echarts）的形式展示给用户。

这个项目通过整合 Python、Flask、TensorFlow、LSTM 等技术栈，实现了股票价格预测、市场分析、个股量化分析等多种功能，为投资者提供了一个全面、便捷的金融数据分析工具。

4、核心代码

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
from flask import jsonify, Blueprint
import pandas as pd
import numpy as np
import json
from service.stock_spider import EastmoneySpider
from service import tech_util
import service.analysis_util as analysis_util
import random
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, LSTM
from sklearn.metrics import mean_absolute_errorapi_blueprint = Blueprint('api', __name__)em_spider = EastmoneySpider()@api_blueprint.route('/search_stock_index/<stock_input>')
def search_stock_index(stock_input):"""搜索大盘指数或个股的行情数据"""market_type = Noneif stock_input == '上证指数':stock = {'code': '000001', 'name': '上证指数'}market_type = 1elif stock_input == '深证成指':stock = {'code': '399001', 'name': '深证成指'}elif stock_input == '中小板指':stock = {'code': '399005', 'name': '中小板指'}elif stock_input == '创业板指':stock = {'code': '399006', 'name': '创业板指'}elif stock_input == '沪深300':stock = {'code': '399300', 'name': '沪深300'}elif stock_input == '北证50':stock = {'code': '899050', 'name': '北证50'}else:stock = em_spider.stock_index_search(stock_input)# 获取该股票的历史数据，前端绘制 K 线图# 获取历史K线数据stock_df = em_spider.get_stock_kline_factor_datas(security_code=stock['code'], period='day', market_type=market_type)stock_df = stock_df[['date', 'open', 'close', 'low', 'high', 'volume']]stock_df.sort_values(by='date', ascending=True, inplace=True)kline_data = stock_df.values.tolist()# 计算 MA 指标stock_df['MA5'] = tech_util.MA(stock_df['close'], N=5)stock_df['MA10'] = tech_util.MA(stock_df['close'], N=10)stock_df['MA20'] = tech_util.MA(stock_df['close'], N=20)stock_df['MA60'] = tech_util.MA(stock_df['close'], N=60)stock_df.fillna('-', inplace=True)return jsonify({'name': '{}({})'.format(stock['name'], stock['code']),'dates': stock_df['date'].values.tolist(),'klines': kline_data,'volumes': stock_df['volume'].values.tolist(),'tech_datas': {'MA5': stock_df['MA5'].values.tolist(),'MA10': stock_df['MA10'].values.tolist(),'MA20': stock_df['MA20'].values.tolist(),'MA60': stock_df['MA60'].values.tolist()}})@api_blueprint.route('/query_jibenmian_info/<stock_input>')
def query_jibenmian_info(stock_input):"""获取基本面信息"""stock = em_spider.stock_index_search(stock_input)zyzb_table, jgyc_table, gsjj, gsmc = em_spider.get_ji_ben_mian_info(stock['code'])# 股票的核心题材concept_boards = em_spider.get_stock_core_concepts(stock['code'])print(concept_boards)# 概念板块htmlconcept_html = """<div class=""><div class="card-header"><h3>核心概念板块</h3><hr/></div><div class=""><table class="table table-hover" style="table-layout:fixed;word-break:break-all;"><thead><tr><th scope="col" width="8%">#</th><th scope="col" width="10%">概念板块</th><th scope="col" width="70%">概念解读</th><th scope="col" width="12%">最新涨幅</th></tr></thead><tbody>{}</tbody></table></div></div>"""trs = ''for i, conenpt in enumerate(concept_boards):trs += """<tr><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td style="color: {}">{}%</td></tr>""".format(i+1, conenpt['board_name'], conenpt['board_reason'], 'red' if conenpt['board_yield']>0 else 'green' ,conenpt['board_yield'])concept_html = concept_html.format(trs)return jsonify({'zyzb_table': zyzb_table,'jgyc_table': jgyc_table,'gsjj': gsjj,'gsmc': gsmc,'concept_boards': concept_html})@api_blueprint.route('/limitup_analysis/<trade_date>')
def limitup_analysis(trade_date):"""涨停板热点分析"""print(trade_date)trade_date = trade_date.replace('-', '')limit_up_stocks = em_spider.get_limit_up_stocks(trade_date=trade_date)print(json.dumps(limit_up_stocks, ensure_ascii=False))trs = ''concept_counts = {}concept_moneys = {}for i, stock in enumerate(limit_up_stocks):if stock['行业板块'] not in concept_counts:concept_counts[stock['行业板块']] = 0concept_counts[stock['行业板块']] += 1if stock['行业板块'] not in concept_moneys:concept_moneys[stock['行业板块']] = 0concept_moneys[stock['行业板块']] += stock['成交额']tr = """<tr><th scope="row">{}</th><td><a href="http://127.0.0.1:5000/stock_info?search={}" target="_blank">{}</a></td><td><a href="http://127.0.0.1:5000/stock_info?search={}" target="_blank">{}</a></td><td style="color:red">{}%</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td></tr>""".format(i+1, stock['证券代码'], stock['证券代码'], stock['证券名称'], stock['证券名称'],round(stock['涨跌幅'], 2), stock['最新价'], round(stock['成交额'] / 100000000, 3),round(stock['流通市值'] / 100000000, 3), round(stock['换手率'], 2),round(stock['封板资金'] / 100000000, 3), stock['炸板次数'], stock['涨停统计'], stock['行业板块'], stock['交易日期'])trs += tr# 行业板块数量分布concept_counts = sorted(concept_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)print(concept_counts)concepts = [c[0] for c in concept_counts]# 行业板块资金流入占比result = {'tbody': trs,'concept': concepts,'limit_up_count': [c[1] for c in concept_counts],'concept_moneys': [concept_moneys[c] for c in concepts]}return jsonify(result)@api_blueprint.route('/predict_stock_price/<code>/<look_back>/<test_ratio>/<train_epochs>')
def predict_stock_price(code, look_back, test_ratio, train_epochs):"""股票价格预测"""prices_df = em_spider.get_stock_kline_factor_datas(security_code=code, period='day', market_type=None)prices_df = prices_df.sort_values(by='date', ascending=True)print(prices_df.head())test_count = int(float(test_ratio) * prices_df.shape[0])train = prices_df['close'].values.tolist()[:-test_count]test = prices_df['close'].values.tolist()[-test_count:]def create_dataset(prehistory, dataset, look_back):dataX = []dataY = []history = prehistoryfor i in range(len(dataset)):x = history[i:(i + look_back)]y = dataset[i]dataX.append(x)dataY.append(y)history.append(y)return np.array(dataX), np.array(dataY)# 数据集构造look_back = int(look_back)trainX, trainY = create_dataset([train[0]] * look_back, train, look_back)testX, testY = create_dataset(train[-look_back:], test, look_back)print(trainX.shape, testX.shape)# 根据参数构建lstm模型def create_lstm_model():"""单层 LSTM 神经网络"""d = 0.2model = Sequential()model.add(LSTM(16, input_shape=(look_back, 1), return_sequences=False))model.add(Dropout(d))model.add(Dense(1, activation='relu'))model.compile(loss='mse', metrics=['mae'])return modelmodel = create_lstm_model()train_epochs = int(train_epochs)model.fit(trainX, trainY, epochs=train_epochs, batch_size=4, verbose=1)# predictlstm_predictions = model.predict(testX)lstm_predictions = [float(r[0]) for r in lstm_predictions]lstm_error = mean_absolute_error(testY, lstm_predictions)print('Test MSE: %.3f' % lstm_error)lstm_predictions = train + lstm_predictionsall_time = prices_df['date'].values.tolist()future_x = []pred_price = testY[-1]future_count = 10i = 0test_x = prices_df['close'].values.tolist()[-look_back:]test_x = np.array([test_x])print('test_x:', test_x)print('test_x:', test_x.shape)for future in range(future_count):i += 1# ratio = random.random() / 100 if random.random() > 0.5 else -random.random() / 100# pred_price *= (1 + ratio)pred_price = model.predict(test_x)[0][0]pred_price = float(pred_price)test_x = test_x[0][1:]test_x = np.append(test_x, pred_price)test_x = np.array([test_x])print('test_x:', test_x)future_x.append(pred_price)all_time.append(f'未来{i}个交易日')# print(future_x)all_data = prices_df['close'].values.tolist()all_data += [None] * 5lstm_predictions = lstm_predictions + future_xreturn jsonify({'all_time': all_time,'all_data': all_data,'add_predict': lstm_predictions,'test_count': future_count,'error': lstm_error})