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前言
课题背景和意义
实现技术思路
实现效果图样例
前言
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于大数据的股票预测系统
课题背景和意义
随着股票市场的不断发展,产生了大量的股票数据。但这 些历史数据往往被人们所忽略它们的价值或者在对历史数据 进行分析的过程中,难以深层次的挖掘出真正的对人们有用的 价值,信息的利用率较低。并且股票市场向来“阴晴不定”,股价 的高低起伏很大,而股票的价格变化又与每一位股票投资者 的切身利益有着密切的联系。因此,要充分利用好大数据技术 所带来的优势,结合神经网络算法,对股票的历史数据进行分 析,尽可能有效地挖掘出隐藏在股票大量数据中的规律,找出 股票的价格走势。
实现技术思路
BP神经网络基本介绍
股票市场自身具有高噪声、非线性的特点,而BP神经网络可 以较好的克服这些缺陷来对个股股票进行分析。BP神经网络, 是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,也称 之为误差反向传播神经网络,其构造的基本思路是:由信号的 正向和反向传播两部分构成了一个完整的学习过程。信号样本 值先从输入层输入,经过隐含层时按照制定的规则进行处理,再 从输出层将信号输出,若输出的样本值与期望值存在较大差异, 则进行反向传播,通过调节各个参数的权重重新进行训练学习, 如此循环往复,直到满足预期的标准为止。
收集数据
首先要收集有关股票的数据,比如股票价格、交易量、财务报表等。
1. 确定股票数据的来源,例如股票交易所、第三方财务公司或者金融网站。
2. 确定要收集的股票数据类型,例如价格、成交量、市值等。
3. 创建一个程序,从股票数据来源中提取所需的数据,并存储到数据库中。
4. 将收集的股票数据进行分析,以获得有用的信息。
数据预处理
将收集到的数据进行清洗、标准化等处理,以便用于模型训练。
1、数据清洗:检查数据中是否有缺失值,有则替换为有意义的值或者删除;
2、数据标准化:通过减去均值,再除以标准差,将数据标准化到均值为0,方差为1,使得不同特征数据之间具有可比性;
3、数据归一化:将数据的值按比例缩放至[0,1]之间,使得数据的比例变化不太大;
4、特征选择:根据建模任务,选择相关性较大的特征,以便于模型训练。
模型建立
根据所收集的数据建立合适的机器学习模型,比如KNN、SVM等。
1. 收集股票数据:从一定时期内的历史股价、交易量及投资者活跃度等收集股票数据;
2. 数据预处理:清洗数据,去除噪声,缩放数据;
3. 选取模型:根据股票数据的特点选取合适的模型;
4. 模型训练:对模型进行训练,训练参数,调整参数;
5. 模型检验:对模型进行检验,检查模型在不同情况下的表现;
6. 模型应用:将模型应用到实际情况,进行预测和估计。
模型训练
训练机器学习模型,以最大化预测准确性。
1、数据获取:从股票市场获取历史数据,如股价、成交量等,并将其转换为特征向量;
2、特征选择:根据股票市场的特性,从历史数据中选择合适的特征,如价格、成交量、市盈率等;
3、模型训练:选择合适的机器学习模型,使用训练数据训练模型,并调整超参数;
4、评估:使用测试数据对模型进行评估,计算准确率和召回率等指标,以确定模型的效果;
5、模型部署:将训练好的模型部署到系统,实时监控股票市场,并及时发出报警和提示。
模型验证
使用一定的评价指标,如RMSE、MAE等,来评估模型的预测准确性。
1. 首先,要根据股票模型的特征进行分析,确定模型的参数,对股票模型进行定义和确定;
2. 其次,要收集一定时期内的历史股票数据,收集可能影响股票模型的外部因素,比如经济形势、政治环境等;
3. 然后,要使用历史股票数据和外部因素,对模型进行拟合,以确定模型的参数;
4. 接着,对模型的参数进行校验,以确定模型的准确性和有效性;
5. 最后,使用模型对未来股票行情进行预测,并对预测结果进行检验,以确认模型的可靠性。
模型部署
将训练好的模型部署到相应的环境中,以便获得实时预测结果。
(1)首先,对模型进行分析,了解模型的特点,并分析模型的输入输出,确定模型的参数。 (2)其次,准备好测试数据,要求测试数据与训练数据是一致的,以确保模型可以正确处理数据。
(3)然后,使用对应的模型部署技术,将模型部署到生产环境中,并根据需求实现模型的API接口。
(4)最后,使用测试数据对模型进行验证,检查模型的表现,以及模型部署后的效果。
一、建立股票模型思路
1. 收集股票数据:从一定时期内的历史股价、交易量及投资者活跃度等收集股票数据;
2. 数据预处理:清洗数据,去除噪声,缩放数据;
3. 选取模型:根据股票数据的特点选取合适的模型;
4. 模型训练:对模型进行训练,训练参数,调整参数;
5. 模型检验:对模型进行检验,检查模型在不同情况下的表现;
6. 模型应用:将模型应用到实际情况,进行预测和估计。
二、股票模型代码
下面是基于Python的股票模型代码:
# 导入数据
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 清洗数据
df.dropna(inplace=True)
# 缩放数据
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(df)
df = scaler.transform(df)
# 选择模型
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
# 训练模型
model.fit(df[:,:-1], df[:,-1])
# 模型检验
from sklearn.metrics import mean_squared_error
predicted = model.predict(df[:,:-1])
mse = mean_squared_error(df[:,-1], predicted)
# 模型应用
predicted_stock_price = model.predict(new_data)
实现效果图样例
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