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预测算法：股票数据分析预测系统股票预测股价预测 Arima预测算法（时间序列预测算法） Flask 框架大数据（源码）✅

news 2025/10/23 18:10:12

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1、项目介绍

技术栈：
python语言、Flask框架、vue框架、实时股票数据、Echarts可视化、Arima预测算法（时间序列预测算法）、IG507金融数据接口

随着金融市场的发展，投资者对及时、准确的数据分析需求不断上升。许多金融服务机构在信息采集和数据处理上仍依赖于人工和传统的方式，导致反应速度慢、信息滞后。缺乏高效的数据分析工具，使得投资决策容易受到市场波动影响，无法及时调整策略，从而增加了投资风险。整体来看，现有系统未能充分利用实时数据，缺乏直观的可视化分析功能，难以满足用户的多样化需求。
本系统的前端采用Vue框架，后端使用Flask框架，数据存储用MySQL。系统的主要功能有股票列表、股市风向标、龙虎榜和用户信息管理。股票列表模块支持股票的搜索和模糊查询，提供实时交易数据和公司信息；股市风向标模块展示停牌信息、深交易所和上交易所公告，还有周、月涨跌排行榜；龙虎榜模块列出跌幅偏离、涨幅偏离和振幅异常的证券，监控连续三日内跌幅累计达20%的证券和异常波动停牌股票；用户信息管理模块允许用户查看个人信息并进行退出操作。该系统能提高数据获取与分析的效率，用户能更好地进行市场决策，提升投资回报。

2、项目界面

（1）股票数据K线图

在这里插入图片描述

（2）股票预测

在这里插入图片描述

（3）日K线图、周K线图、月K线图

在这里插入图片描述

（4）股市风向标：交易所公告、排行榜

在这里插入图片描述

（5）系统首页

在这里插入图片描述

（6）股票信息

在这里插入图片描述

3、项目说明

要实现一个股票数据分析预测系统，结合Flask框架、Vue框架、实时股票数据、Echarts可视化、Arima预测算法和IG507金融数据接口，你可以按照以下步骤来操作：

搭建后端（使用Flask框架）：

创建一个Flask应用程序，用于处理前端请求并与数据库、IG507金融数据接口进行交互。
实现路由来获取实时股票数据，并将数据传递给前端。
编写Arima预测算法的代码，用于对股票数据进行时间序列预测。
将预测结果通过API返回给前端。
搭建前端（使用Vue框架和Echarts可视化）：

摘要

关键词：股票数据采集分析，Flask，Vue，MySQL

本研究围绕股票信息系统的设计与实现进行了深入探讨。系统目标明确，为用户提供实时股票数据查询、数据分析与管理功能。系统设计充分考虑用户需求，采用模块化结构，保证各个功能模块之间的高内聚性与低耦合性。用户模块设计实现了用户注册、登录、信息查询和登出功能，保证用户体验与信息安全。股票数据采集模块通过对外部API的调用，实现了对市场最新股票数据的实时获取。该模块设计合理，采用定时更新策略，保证数据库中的信息及时准确。核心代码经过严格测试，验证了其在高频请求情况下的稳定性与有效性。数据采集的成功实现为后续的数据分析提供了坚实基础。股票数据分析模块设计灵活，支持多种数据分析功能。通过对历史数据的深度挖掘，系统能够提供用户所需的投资建议与风险评估。股票数据管理模块有效整合了所有采集到的数据，提供了高效的查询与管理接口。用户可以通过该模块轻松访问股票信息，进行详细信息查看。系统设计充分考虑了数据结构与存储效率，保证在大量数据处理时的性能表现。系统测试环节，通过功能测试、性能测试与用户体验测试，系统稳定性与可靠性得到了充分证明。
股票信息系统的设计与实现达到了预期目标。各个模块功能完整，用户界面友好，操作流程简洁。系统架构合理，易于后续维护与功能扩展。系统在实际应用中表现良好。未来的工作将集中在系统功能的进一步完善与性能优化，增强用户体验，提升系统的实用性与灵活性。

4、核心代码


# coding:utf-8
# 股票信息查询逻辑处理from common.Ig507Api import StockApi  # 开放接口
from models.StocksModel import StockModel  # 公司模型
from models.BaseModel import BaseModel
from models import db
import timeclass StockService(object):@classmethoddef init_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()for stock in stock_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@classmethoddef init_bases(cls):"""更新数据库中的指数、行业、概念:return:"""bases = StockApi.get_all_bases()for base in bases: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@classmethoddef init_stock_and_base(cls):bases = StockApi.get_all_bases()for base in bases[:2]:result = cls.query_base_by_level_and_pcode_and_type(base['level'], base['pcode'], base['type2'])print(result)@classmethoddef query_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 = []if types is None:# 默认A股-分类板块types = 3filter_list = [BaseModel.level == level_code, BaseModel.type2 == types]if pcode is not None:filter_list.append(BaseModel.pcode == pcode)stock_bases = BaseModel.query.filter(*filter_list).order_by(BaseModel.level).all()# 转化json格式for item in stock_bases:result.append(item.to_json())return result@classmethoddef query_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 = []while len(stocks) != 0:t_stocks.append(stocks.pop(-1))if len(t_stocks) - offset <= limit:page_stocks = t_stocks[offset:]else:page_stocks = t_stocks[(offset - 1) * limit: offset * limit]result['stocks'] = page_stocksresult['sum'] = len(t_stocks)return result@classmethoddef query_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for item in companies:result['companies'].append(item.to_json())result['sum'] = _sumreturn result@classmethoddef query_stock_company_by_code(cls, code: str):company = StockModel.query.filter(StockModel.code == code).first()if company is not None:return company.to_json()else:StockApi.get_company(code)