一、项目背景与核心价值

在金融科技与大数据技术深度融合的背景下，传统股票分析方法面临效率低、预测精度不足等痛点。本项目以Python为开发语言，结合DeepSeek大模型的自然语言处理能力与深度学习算法，构建具备量化交易分析与数据可视化功能的股票预测系统。系统通过多维度数据整合、时序特征提取与模型优化，实现股票价格趋势预测与交易策略生成，为投资者提供科学决策支持。

技术价值体现在三方面：其一，利用DeepSeek大模型处理非结构化金融文本（如财报、新闻），提取影响股价的潜在因素；其二，通过LSTM、Transformer等时序模型捕捉股票价格动态规律；其三，集成Matplotlib、Plotly等可视化工具，直观展示预测结果与交易信号。该系统可作为计算机专业毕业设计的典型案例，涵盖数据采集、模型训练、系统开发、文档撰写等完整技术链条。

二、系统架构与技术实现

1. 数据层：多源异构数据整合

系统数据源包括历史股价（如Tushare、Yahoo Finance API）、基本面指标（PE、PB）、技术指标（MACD、RSI）及新闻情感数据。通过Python的requests库与pandas库实现数据清洗与特征工程，示例代码如下：

import pandas as pd
import requests
def fetch_stock_data(symbol, start_date, end_date):
    url = f"https://query1.finance.yahoo.com/v8/finance/chart/{symbol}?period1={start_date}&period2={end_date}&interval=1d"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()['chart']['result'][0]
    df = pd.DataFrame(data['timestamp'], columns=['date'])
    df['close'] = data['indicators']['quote'][0]['close']
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], unit='s')
    return df

2. 模型层：DeepSeek大模型与量化算法融合

系统采用两阶段预测框架：

• 文本特征提取：利用DeepSeek大模型解析新闻标题与财报文本，生成情感评分（0-1区间），示例prompt设计如下：

  "分析以下财经新闻对股票价格的影响，并给出正面/负面情感评分（0-1）：
  '公司Q3净利润同比增长20%，超出市场预期'"

• 时序预测：将文本特征与数值特征（价格、成交量）拼接后输入LSTM模型，模型结构定义如下：

  from tensorflow.keras.models import Sequential
  from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
  model = Sequential([
      LSTM(64, input_shape=(n_steps, n_features)),
      Dense(32, activation='relu'),
      Dense(1)  # 预测下一日收盘价
  ])
  model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

3. 应用层：量化交易与可视化

系统实现以下功能模块：

• 策略回测：基于预测结果生成交易信号（如MA交叉策略），计算夏普比率、最大回撤等指标。
• 实时监控：通过WebSocket接口获取实时行情，触发条件单执行。
• 可视化看板：使用Plotly生成交互式图表，示例代码如下：

  import plotly.express as px
  fig = px.line(df, x='date', y='close', 
                title='股票价格预测 vs 实际值',
                labels={'close': '收盘价(元)'})
  fig.add_scatter(x=df['date'], y=predictions, 
                 mode='lines', name='预测值')
  fig.show()

三、毕业设计交付物规范

1. 源码结构

stock_prediction/
├── data/            # 原始数据与处理脚本
├── models/          # 训练好的模型权重
├── src/
│   ├── data_loader.py  # 数据加载模块
│   ├── model.py        # 模型定义
│   └── visualize.py    # 可视化工具
├── docs/            # 技术文档与用户手册
└── ppt/             # 答辩PPT模板

2. 文档撰写要点

• 需求分析：明确系统功能边界（如不支持高频交易）。
• 技术选型依据：对比DeepSeek与BERT、GPT的适用场景。
• 测试报告：展示MAE、RMSE等预测精度指标，示例表格如下：
  | 模型 | MAE | RMSE | 方向准确率 |
  |——————|————|————-|——————|
  | LSTM | 1.2% | 1.8% | 62% |
  | LSTM+文本 | 0.9% | 1.4% | 68% |

3. PPT设计建议

• 封面页：突出系统名称、技术栈（Python+DeepSeek）。
• 技术架构页：用流程图展示数据流向。
• 结果展示页：嵌入动态可视化图表（如GIF格式）。

四、项目优化方向

1. 模型轻量化：采用知识蒸馏技术压缩DeepSeek模型参数量，提升推理速度。
2. 多模态融合：引入股票K线图像数据，通过CNN提取视觉特征。
3. 风险控制模块：增加止损策略与仓位管理算法。

五、实用开发建议

1. 数据质量保障：使用pandas-profiling库生成数据质量报告，自动检测缺失值与异常值。
2. 模型调试技巧：通过TensorBoard可视化训练过程，监控损失函数收敛情况。
3. 部署方案选择：推荐使用Flask构建Web服务，或通过Gradio快速搭建交互界面。

本项目完整实现了从数据采集到可视化展示的全流程，配套源码、文档与PPT模板可显著降低毕业设计开发难度。开发者可根据实际需求调整模型结构与数据源，进一步探索强化学习在交易策略优化中的应用。