1、项目介绍
技术栈
采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，Vue 框架构建前端交互界面，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据，运用 ARIMA 时间序列预测算法进行股价预测，前端使用 Echarts 实现数据可视化。
功能模块
· 股票数据 K 线图
· 股票预测
· 日 K 线图、周 K 线图、月 K 线图
· 股市风向标
· 系统首页
· 股票信息
项目介绍
本系统基于 Flask 和 Vue 框架构建股票数据分析预测平台，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据。系统提供个股 K 线图（分时图、日/周/月 K 线），叠加均线并支持悬停查看详情；基于 ARIMA 时间序列算法对股价进行预测，以折线图对比实际值与预测值走势。股市风向标模块展示交易所公告、停牌信息及涨跌排行榜；股票列表支持按概念板块或代码筛选，查看实时交易数据与公司基本信息。系统帮助用户快速获取市场动态与个股分析结果。
2、项目界面
（1）股票数据K线图
该页面为股票数据分析预测系统的股票预测模块，展示了平安银行的日K线图，可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图，K线图叠加了多条均线并支持悬停查看单天数据，呈现股票价格走势与相关指标信息。
（2）股票预测
该页面是股票数据分析预测系统中平安银行的股票预测模块，可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图，图中以折线形式对比展示了股票实际价格走势与预测价格走势，支持悬停查看单天的实际与预测数据，呈现股票价格的实际表现与预测结果对比。
该页面为股票数据分析预测系统的股票列表及详情模块，左侧支持按概念板块或股票代码筛选股票，右侧弹窗可查看选中股票的实时交易数据，支持刷新获取最新数据，展示了个股的交易核心指标信息。
（3）日K线图、周K线图、月K线图
该页面为股票数据分析预测系统的个股详情模块，展示了东方财富的日K线图，可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图，K线图叠加了多条均线，支持悬停查看单天的交易数据，直观呈现股票价格走势与相关指标信息。
（4）股市风向标：交易所公告、排行榜
该页面为股票数据分析预测系统的股市风向标模块，可按停牌、交易所公告、涨跌排行等标签切换查看，展示当日股票相关公告与市场动态信息，帮助用户快速获取股市资讯与动向。
（5）系统首页
该页面为Python股票数据分析预测系统的首页，展示了系统机构框架，包含股票列表、股市风向标、龙虎榜及用户信息等模块，清晰呈现了系统各功能的分类与层级结构，帮助用户快速了解系统功能分布。
（6）股票信息
该页面为股票数据分析预测系统的个股详情模块，展示了东方财富的公司基础信息，包括名称、交易所、成立日期、注册地址、概念板块及公司介绍等内容，帮助用户全面了解个股的背景信息。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
本系统采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，Vue 框架构建前端交互界面，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据，运用 ARIMA 时间序列预测算法进行股价预测，前端使用 Echarts 实现数据可视化。
二、功能模块详细介绍
· 股票数据 K 线图
该页面展示个股的日 K 线图，可切换分时图、日/周/月 K 线图及股票预测视图。K 线图叠加了多条均线，支持悬停查看单天交易数据，直观呈现股票价格走势、成交量及相关技术指标信息，帮助用户进行技术面分析。
· 股票预测
该页面基于 ARIMA 时间序列预测算法，以折线图形式对比展示股票实际价格走势与预测价格走势。用户可切换不同视图，支持悬停查看单天的实际与预测数据，直观呈现模型预测效果，为投资决策提供趋势参考。
· 日 K 线图、周 K 线图、月 K 线图
该页面为个股详情模块，支持切换日 K 线、周 K 线、月 K 线及分时图。K 线图叠加多条均线，支持悬停查看详细交易数据，满足用户对不同周期的技术分析需求，全面呈现股价的历史波动规律。
· 股市风向标
该页面为股市风向标模块，可按停牌信息、深交所公告、上交所公告、周涨跌排行榜、月涨跌排行榜等标签切换查看。展示当日股票相关公告与市场动态信息，帮助用户快速获取股市资讯与热点动向。
· 系统首页
该页面展示了系统的整体机构框架，包含股票列表、股市风向标、龙虎榜及用户信息等核心模块的入口与分类。清晰呈现了系统各功能的层级结构，帮助用户快速了解系统功能分布并导航至目标模块。
· 股票信息
该页面展示个股的详细公司基础信息，包括股票名称、英文名称、成立日期、交易所、注册地址、注册资本、概念板块、组织形式、公司官网、联系电话及公司介绍等内容。帮助用户全面了解个股的背景信息与基本面情况。图示以东方财富（300059）为例，展示了其注册于深圳证券交易所、成立日期为2005年1月20日、注册资本86131.0万元等详细信息。
· 股票列表及详情
该模块左侧支持按概念板块或股票代码筛选股票，右侧弹窗可查看选中股票的实时交易数据，支持刷新获取最新数据。展示了个股的价格、涨跌幅、成交量、成交额等核心交易指标，方便用户快速定位和查看目标股票。
三、项目总结
本系统基于 Flask 和 Vue 框架构建股票数据分析预测平台，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据。系统提供个股 K 线图（分时图、日/周/月 K 线），叠加均线并支持悬停查看详情，满足用户技术分析需求。基于 ARIMA 时间序列算法对股价进行预测，以折线图对比实际值与预测值走势，为投资提供趋势参考。股市风向标模块展示交易所公告、停牌信息及涨跌排行榜，帮助用户快速获取市场动态。股票列表支持按概念板块或代码筛选，查看实时交易数据与公司基本信息。系统整合了实时数据获取、技术指标可视化、时间序列预测及市场资讯展示，为股票投资者提供了全面的数据分析与决策支持工具。
4、核心代码
# coding:utf-8# 股票信息查询逻辑处理fromcommon.Ig507ApiimportStockApi# 开放接口frommodels.StocksModelimportStockModel# 公司模型frommodels.BaseModelimportBaseModelfrommodelsimportdbimporttimeclassStockService(object):@classmethoddefinit_all_stocks(cls):""" 获取市面股票最新数据，并更新数据库。数据量较大，需要花费2小时左右 :return: """stock_list=StockApi.get_stock_list()forstockinstock_list:time.sleep(2)# 限制请求频率stock_company=StockApi.get_company(stock['code'],stock['name'],stock['jys'])# 获取公司详细信息sc=StockModel(code=stock_company['code'],stockname=stock_company['stockname'],jys=stock_company['jys'],name=stock_company['name'],ename=stock_company['ename'],market=stock_company['market'],idea=stock_company['idea'],ldate=stock_company['ldate'],sprice=stock_company['sprice'],principal=stock_company['principal'],rdate=stock_company['rdate'],rprice=stock_company['rprice'],instype=stock_company['instype'],organ=stock_company['organ'],phone=stock_company['phone'],site=stock_company['site'],post=stock_company['post'],addr=stock_company['addr'],oaddr=stock_company['oaddr'],desc=stock_company['desc'])db.session.add(sc)db.session.commit()print(f"插入成功{sc.code},{sc.stockname},{sc.jys}")# 存储到数据库@classmethoddefinit_bases(cls):""" 更新数据库中的指数、行业、概念 :return: """bases=StockApi.get_all_bases()forbaseinbases:sc=BaseModel(code=base['code'],name=base['name'],type1=base['type1'],type2=base['type2'],level=base['level'],pcode=base['pcode'],pname=base['pname'],isleaf=base['isleaf'],)db.session.add(sc)db.session.commit()print(f"更新成功 -{sc.code},{sc.name}")# 存储到数据库@classmethoddefinit_stock_and_base(cls):bases=StockApi.get_all_bases()forbaseinbases[:2]:result=cls.query_base_by_level_and_pcode_and_type(base['level'],base['pcode'],base['type2'])print(result)@classmethoddefquery_base_by_level_and_pcode_and_type(cls,level_code:str=0,pcode:str=None,types:str=None):""" 查询指数、行业、概念 :param types: 类型 :param pcode: 父节点 :param level_code: 节点级别 :return: """result=[]iftypesisNone:# 默认A股-分类板块types=3filter_list=[BaseModel.level==level_code,BaseModel.type2==types]ifpcodeisnotNone:filter_list.append(BaseModel.pcode==pcode)stock_bases=BaseModel.query.filter(*filter_list).order_by(BaseModel.level).all()# 转化json格式foriteminstock_bases:result.append(item.to_json())returnresult@classmethoddefquery_stock_by_base(cls,tree_code:str=None,limit:int=10,offset:int=1):""" 根据指数、行业、概念分页查询股票 :param tree_code: :param limit: :param offset: :return: """result={'stocks':[],'sum':0}stocks=StockApi.get_stock_from_base(tree_code)t_stocks=[]whilelen(stocks)!=0:t_stocks.append(stocks.pop(-1))iflen(t_stocks)-offset<=limit:page_stocks=t_stocks[offset:]else:page_stocks=t_stocks[(offset-1)*limit:offset*limit]result['stocks']=page_stocks result['sum']=len(t_stocks)returnresult@classmethoddefquery_stock_by_like(cls,stock_code:str=None,stock_name:str=None,limit:int=10,offset:int=1):""" 股票多条件模糊查询 :param stock_code: :param stock_name: :param limit: :param offset: :return: """# 从数据库读取result={'companies':[],'sum':0}companies=[]companies_1=StockModel.query.filter(StockModel.stockname.like("%"+stock_name+"%")).order_by(StockModel.code.asc()).limit(limit).offset(offset).all()companies_2=StockModel.query.filter(StockModel.code.like("%"+stock_code+"%")).order_by(StockModel.code.asc()).limit(limit).offset(offset).all()companies.extend(companies_1)companies.extend(companies_2)_sum=StockModel.query.filter(StockModel.stockname.like("%"+stock_name+"%")).count()_sum=_sum+StockModel.query.filter(StockModel.code.like("%"+stock_code+"%")).count()# 转化json格式foritemincompanies:result['companies'].append(item.to_json())result['sum']=_sumreturnresult@classmethoddefquery_stock_company_by_code(cls,code:str):company=StockModel.query.filter(StockModel.code==code).first()ifcompanyisnotNone:returncompany.to_json()else:StockApi.get_company(code)
