股票数据分析可视化系统 python 股票预测 Arima预测算法 时间序列预测算法 Flask 框架（源码）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）

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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

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）：

使用Vue框架搭建前端页面，实现股票数据展示和预测结果展示的功能。
使用Echarts库来展示股票数据的实时变化和预测结果的可视化。
通过调用后端提供的API接口来获取股票数据和预测结果，并将其展示在前端页面上。
整合实时股票数据和预测算法：

在后端代码中调用IG507金融数据接口，获取实时股票数据，然后传递给前端。
在后端代码中调用Arima预测算法，对股票数据进行预测，然后将预测结果传递给前端。
前后端交互：

前端通过Ajax或者其他方式向后端发送请求，获取实时股票数据和预测结果。
后端接收前端请求，处理数据并返回给前端。
部署系统：

将前端页面打包部署到Web服务器上，使用户可以通过浏览器访问。
部署后端Flask应用程序，确保能够响应前端页面的请求并提供实时股票数据和预测结果。
通过以上步骤，你可以构建一个股票数据分析预测系统，用户可以通过前端页面查看实时股票数据和预测结果，从而进行股票数据分析和预测。

2、项目界面

（1）股票数据K线图

（2）股票预测

（3）日K线图、周K线图、月K线图

（4）股市风向标：交易所公告、排行榜

（5）系统首页

（6）股票信息

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）：

使用Vue框架搭建前端页面，实现股票数据展示和预测结果展示的功能。
使用Echarts库来展示股票数据的实时变化和预测结果的可视化。
通过调用后端提供的API接口来获取股票数据和预测结果，并将其展示在前端页面上。
整合实时股票数据和预测算法：

在后端代码中调用IG507金融数据接口，获取实时股票数据，然后传递给前端。
在后端代码中调用Arima预测算法，对股票数据进行预测，然后将预测结果传递给前端。
前后端交互：

前端通过Ajax或者其他方式向后端发送请求，获取实时股票数据和预测结果。
后端接收前端请求，处理数据并返回给前端。
部署系统：

将前端页面打包部署到Web服务器上，使用户可以通过浏览器访问。
部署后端Flask应用程序，确保能够响应前端页面的请求并提供实时股票数据和预测结果。
通过以上步骤，你可以构建一个股票数据分析预测系统，用户可以通过前端页面查看实时股票数据和预测结果，从而进行股票数据分析和预测。

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 time


class StockService(object):

    @classmethod
    def 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

    @classmethod
    def 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

    @classmethod
    def 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)

    @classmethod
    def 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 = 3
        filter_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

    @classmethod
    def 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_stocks
        result['sum'] = len(t_stocks)
        return result

    @classmethod
    def 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'] = _sum
        return result

    @classmethod
    def 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)

5、源码获取方式

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