计算机大数据毕业设计Django+AI大模型股票行情预测系统 量化交易分析预测系统 大数据毕设(源码+LW+PPT+讲解)

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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

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介绍资料

Django+AI大模型股票行情预测系统

📌 核心亮点：采用Django 4.2+Qwen-7B+LSTM混合架构，完整呈现从需求分析→系统设计→代码实现→部署上线全流程；内置核心代码片段（可直接运行）、数据库设计、API接口文档，补充CSDN博客常用的高亮提示、问题解决技巧，提升阅读体验与实用性。

一、前言

随着金融数字化转型加速，股票行情预测成为投资者决策的核心需求，但股票市场的高噪声、非线性特征，导致传统预测模型精度有限。本文基于Django框架实现Web化工程落地，结合Qwen-7B轻量化大模型与LSTM时序模型，构建多源数据融合的股票行情预测系统，解决传统系统精度低、交互差、工程化程度低的问题。

本文面向开发者、学生（毕业设计）、技术爱好者，完整拆解系统开发全流程，所有代码可直接复用，部署步骤清晰，助力快速上手Django与AI大模型的融合开发。

明确系统核心技术栈，确保开发环境一致，避免版本兼容问题，所有技术均选用开源、成熟、社区活跃的版本，贴合企业开发实际。

2.1 核心技术选型

• Web框架：Django 4.2（稳定版）+ Django REST framework 3.14（API开发）

• AI模型：Qwen-7B（轻量化大模型）、LSTM（时序预测模型）、PyTorch 2.0（模型训练）

• 数据存储：PostgreSQL 14（高并发、大数据量适配）

• 前端技术：HTML5+CSS3+JavaScript+ECharts 5.0（可视化图表）

• 数据采集：Scrapy 2.6（爬虫）+ Tushare API（股票数据接口）

• 部署环境：Ubuntu 20.04 + Gunicorn（WSGI服务器）+ Nginx（反向代理）+ Redis（缓存）

• 开发工具：PyCharm + VS Code + Git（版本控制）

提示：建议严格按照上述版本搭建环境，避免因版本过高/过低导致的兼容问题（如Django 4.2与Python 3.9+适配，PyTorch 2.0需匹配显卡驱动）。

2.2 核心技术简介

2.2.1 Django框架核心

Django采用MVT（Model-View-Template）架构，无需重复开发基础功能，核心优势的在于：

• ORM机制：无需编写原生SQL，通过模型类快速操作数据库，支持多种数据库无缝切换；

• 内置Admin后台：自动化生成数据管理界面，大幅降低后台开发成本；

• 安全机制：内置CSRF防护、密码加密、SQL注入防护，保障系统安全；

• DRF扩展：快速开发RESTful API，支持序列化、权限控制、分页等功能，适配前后端分离。

2.2.2 AI模型核心

• Qwen-7B：字节跳动开源的轻量化大模型，70亿参数量，支持多源数据处理，可在中小型服务器运行，通过领域微调适配股票预测场景；

• LSTM：长短期记忆网络，擅长捕捉时序数据的长短期依赖，适合股票价格这类时间序列数据预测；

• 混合预测逻辑：LSTM捕捉股票价格时序特征，Qwen-7B挖掘舆情、宏观数据等非结构化特征，提升预测精度。

三、系统需求分析

明确系统核心需求，避免开发冗余功能，聚焦“预测精准、交互便捷、部署简单”三大目标，分用户需求、功能需求、性能需求三类拆解。

3.1 用户需求

系统目标用户分为两类，需求清晰区分，贴合实际使用场景：

• 个人投资者：查询股票行情、查看多时段预测结果、分析舆情、管理个人账号、接收舆情预警；

• 系统管理员：管理数据、维护用户、优化模型、查看系统日志、配置系统参数。

3.2 核心功能需求

按模块划分功能，每个模块聚焦核心需求，避免功能冗余，贴合Django模块化开发理念：

1. 用户管理模块：注册、登录、账号修改、权限控制（基于Django内置认证系统扩展）；

2. 数据采集与预处理模块：自动采集股票行情、舆情数据，完成清洗、标准化、情感分析；

3. 股票查询与行情展示模块：按代码/名称查询股票，ECharts可视化展示K线、成交量；

4. AI预测模块：短期（1/3/7天）、中期（30天）、长期（90天）预测，展示预测结果与特征贡献度；

5. 舆情分析模块：舆情采集、情感分类、情绪指数计算、极端舆情预警；

6. 系统管理模块：数据管理、日志管理、系统配置、模型微调。

3.3 性能需求

确保系统稳定运行，适配多用户并发访问，贴合Web系统实际使用场景：

• 响应速度：页面加载≤1s，预测请求响应≤500ms，数据查询≤300ms；

• 稳定性：连续运行72小时无崩溃，无数据丢失；

• 并发能力：支持50+用户同时在线，无卡顿；

• 预测精度：短期≥85%、中期≥75%、长期≥65%；

• 兼容性：支持Chrome、Firefox、Edge主流浏览器，适配电脑端。

四、系统总体设计

采用“前端-后端-模型-数据库”四层架构，基于Django MVT模式设计，确保模块独立、可扩展、可维护，架构清晰易懂，便于后续开发与迭代。

4.1 系统总体架构

4.1.1 架构分层（从下到上）

1. 数据库层：PostgreSQL，存储股票数据、用户信息、预测结果、舆情数据、系统日志，通过Django ORM交互；

2. 模型层：Qwen-7B+LSTM混合模型，负责预测与舆情分析，提供API接口供后端调用；

3. 后端层：Django框架，基于MVT架构，实现业务逻辑、API开发、权限控制，调度模型层与数据库层；

4. 前端层：HTML+CSS+JS+ECharts，实现页面渲染与用户交互，通过AJAX调用后端API。

架构优势：各层独立解耦，后端修改不影响前端，模型优化不影响整体系统，便于后续功能升级与维护。

4.2 系统模块划分

基于架构设计，划分6个核心模块，明确各模块职责与交互关系，贴合Django模块化开发规范：

1. 用户管理模块：基于Django内置User模型扩展，负责用户注册、登录、权限控制，保障系统访问安全；

2. 数据采集与预处理模块：Scrapy爬虫+Tushare API采集数据，通过Pandas完成预处理，为模型提供高质量数据；

3. 股票查询与行情展示模块：实现股票模糊查询，ECharts可视化K线图、成交量图，支持时间周期切换；

4. AI预测模块：核心模块，调用Qwen-7B与LSTM模型，完成多时段预测，返回预测结果与特征分析；

5. 舆情分析模块：采集财经舆情，通过情感分析算法分类，计算情绪指数，实现极端舆情预警；

6. 系统管理模块：基于Django Admin扩展，负责数据管理、日志查询、系统配置、模型微调。

4.3 数据库设计

遵循“规范化、高性能、可扩展”原则，基于Django ORM设计数据库表，核心表结构如下（可直接复制到Django模型文件）：

4.3.1 核心数据表设计

所有表均贴合Django模型规范，支持迁移功能，无需手动创建数据库表。

1. 用户表（User）

继承Django内置User模型，扩展用户信息：

2. 股票信息表（Stock）

存储股票基本信息：

3. 股票行情数据表（StockData）

存储股票历史与实时行情：

4. 预测结果表（PredictionResult）

存储股票预测结果：

5. 其他核心表

舆情数据表（PublicOpinion）、系统日志表（SystemLog），结构类似上述表格，主要存储舆情内容、情感得分、用户操作日志等，可根据上述规范自行扩展。

4.4 API接口设计

基于Django REST framework开发RESTful API，接口命名规范、功能清晰，支持前端与后端、后端与模型层交互，核心接口如下（附请求方式、参数、返回值）：

4.4.1 接口设计规范

• 请求方式：GET（查询）、POST（提交）、PUT（修改）、DELETE（删除）；

• 返回格式：JSON，包含code（状态码）、message（提示信息）、data（返回数据）；

• 权限控制：管理员接口需验证token，普通用户仅可访问自身相关接口。

4.4.2 核心API接口列表

五、系统核心代码实现

重点展示核心模块代码，可直接复制到项目中运行，补充代码注释，便于理解与修改，所有代码遵循Django开发规范与PEP8编码规范。

5.1 Django项目初始化

创建项目、配置应用、数据库，步骤清晰，可直接执行命令：

# 1. 创建虚拟环境 python -m venv venv # 激活虚拟环境（Windows） venv\Scripts\activate # 激活虚拟环境（Linux/Mac） source venv/bin/activate # 2. 安装依赖包 pip install django==4.2 djangorestframework==3.14 psycopg2-binary torch==2.0 qwen-api pandas scrapy tushare # 3. 创建Django项目 django-admin startproject stock_prediction cd stock_prediction # 4. 创建应用 python manage.py startapp user python manage.py startapp stock python manage.py startapp prediction python manage.py startapp opinion # 5. 数据库配置（修改settings.py） # 6. 生成迁移文件并执行 python manage.py makemigrations python manage.py migrate # 7. 创建超级管理员 python manage.py createsuperuser # 8. 运行项目 python manage.py runserver

5.2 模型层代码（AI预测核心）

实现Qwen-7B与LSTM混合预测，代码可直接复用，需提前下载Qwen-7B模型权重：

# prediction/models.py import torch import pandas as pd from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from torch.nn import LSTM, Linear from django.db import models # 加载Qwen-7B模型与Tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True) qwen_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True).to('cuda') # LSTM时序预测模型 class LSTMModel(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size=5, hidden_size=128, output_size=1, num_layers=2): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.linear = Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.linear(out[:, -1, :]) return out # 混合预测类 class StockPrediction: def __init__(self, stock_data): self.stock_data = stock_data # 股票历史行情数据（DataFrame） # 数据预处理 def preprocess_data(self): # 提取特征：开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量 features = self.stock_data[['open_price', 'close_price', 'highest_price', 'lowest_price', 'volume']].values # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) features_scaled = scaler.fit_transform(features) return features_scaled, scaler # LSTM预测 def lstm_predict(self, features_scaled, scaler, period=7): # 构建训练数据 X, y = [], [] for i in range(len(features_scaled) - period): X.append(features_scaled[i:i+period]) y.append(features_scaled[i+period, 1]) # 预测收盘价 X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32).to('cuda') y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32).to('cuda') # 训练LSTM模型 model = LSTMModel().to('cuda') optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) loss_func = torch.nn.MSELoss() for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() output = model(X) loss = loss_func(output, y.unsqueeze(1)) loss.backward() optimizer.step() # 预测未来period天的收盘价 last_seq = features_scaled[-period:] last_seq = torch.tensor(last_seq, dtype=torch.float32).unsqueeze(0).to('cuda') predicted_scaled = model(last_seq).item() predicted_price = scaler.inverse_transform([[0, predicted_scaled, 0, 0, 0]])[0][1] return predicted_price # Qwen-7B辅助预测（结合舆情） def qwen_assist(self, stock_id, predicted_price): # 模拟舆情数据（实际从数据库获取） opinion_data = "近期该股票所属行业政策利好，市场情绪正面，成交量持续放大" # 构建提示词 prompt = f"已知某

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1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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