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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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介绍资料

课题名称：基于Django+LLM大模型的股票行情预测系统

姓　　名：（根据实际填写）

学　　号：（根据实际填写）

专　　业：计算机科学与技术、人工智能、大数据技术与应用、软件工程（可根据实际调整）

指导教师：（根据实际填写）

指导教师职称：（根据实际填写，如讲师、副教授、教授）

下达任务日期：（根据实际填写）

完成任务日期：（根据实际填写，与开题报告进度安排一致）

任务下达单位：（根据实际填写，如XX学院、XX计算机系）

一、课题研究目的与任务

1.1 研究目的

本课题旨在结合Django Web开发技术与LLM大模型的优势，设计并实现一套基于Django+LLM大模型的股票行情预测系统，解决传统股票预测方法精度不足、非结构化数据融合困难、系统交互性差等问题。通过本课题研究，使学生熟练掌握Django Web开发、LLM大模型调用与优化、数据爬取与预处理、情感分析与时序预测等核心技术，提升工程实践能力、问题解决能力与创新思维，完成符合计算机专业毕业设计要求的实践成果，同时为普通投资者提供精准、便捷的股票行情预测工具，具备一定的实际应用价值。

1.2 核心任务

本课题核心任务围绕“需求分析-数据处理-模型优化-系统开发-测试验收”全流程展开，具体任务如下：

1. 完成课题相关文献调研与技术梳理，明确Django框架、LLM大模型、股票数据处理的核心技术要点，撰写文献综述（不少于3000字），为系统开发提供理论支撑；

2. 进行系统需求分析与总体设计，明确系统的功能需求、性能需求、用户需求，绘制系统总体架构图、功能模块图、数据库设计图，制定详细的开发技术方案；

3. 实现多维度股票相关数据的采集与预处理，开发爬虫程序，获取股票历史交易数据、财经新闻、政策文本、行业动态等数据，完成数据清洗、去重、标准化与融合，构建标准化数据集；

4. 完成LLM大模型的选型、部署与优化，对比主流开源大模型（Qwen、ChatGLM、Llama）的适配性，选择轻量化模型并进行微调，融合多维度数据特征，提升股票行情预测精度；

5. 基于Django框架开发Web系统，实现用户注册登录、股票查询、实时行情监控、行情预测、舆情分析、预测结果可视化、数据导出等核心功能，确保界面简洁、操作便捷；

6. 完成系统测试与优化，针对功能完整性、性能稳定性、预测精准性进行全面测试，解决测试中出现的Bug与性能瓶颈，确保系统达到预设性能指标；

7. 整理课题研究成果，撰写毕业论文（设计）、系统使用说明书、测试报告等相关文档，完成源代码、数据集的整理与归档，准备毕业设计答辩。

二、课题主要研究内容与要求

2.1 主要研究内容

本课题研究内容紧密围绕股票行情预测系统的设计与实现，结合开题报告研究内容，细化具体研究要点，确保任务可落地、可考核，具体如下：

1. 文献调研与技术储备：梳理股票行情预测、LLM大模型应用、Django Web开发的国内外研究现状，掌握多线程爬虫、数据预处理、模型微调、Web前后端开发的核心技术；

2. 系统总体设计：设计系统分层架构（表现层、业务逻辑层、数据访问层、模型层），划分核心功能模块（用户管理模块、数据采集模块、数据预处理模块、模型预测模块、可视化展示模块、舆情分析模块），设计数据库表结构，明确各模块之间的交互逻辑；

3. 数据采集与预处理：采用Python爬虫技术，结合代理IP池、User-Agent轮换等反爬策略，采集A股市场股票历史交易数据（开盘价、收盘价、成交量等）、财经新闻、政策文本、行业动态等多维度数据；利用Pandas、NumPy等工具进行数据清洗、去重、标准化处理，将非结构化文本数据通过LLM进行语义编码，实现多维度数据融合；

4. LLM大模型适配与优化：选型轻量化开源大模型（优先选用Qwen-7B、ChatGLM-6B），部署模型并进行环境配置；结合股票预测场景，利用少量标注数据对模型进行微调，引入股票领域关键词与情感特征，优化模型预测精度与调用效率；采用模型量化、剪枝技术，降低资源消耗；

5. Web系统开发：基于Django框架构建后端API接口，实现用户注册、登录、权限管理等基础功能；开发前端可视化界面，采用Vue、Element-Plus等技术实现股票查询、行情监控、预测结果图表展示、舆情分析报告生成等功能；实现前后端联调，确保数据交互流畅；

6. 系统测试与优化：采用黑盒测试、白盒测试相结合的方式，对系统功能、性能、兼容性进行全面测试；优化系统响应速度、模型调用延迟，解决页面加载缓慢、卡顿等问题；优化预测模型，确保短期预测准确率达到预设指标；

7. 成果整理与文档撰写：整理系统源代码、数据集、测试用例，上传至Git仓库；撰写毕业论文（设计）、文献综述、系统需求分析报告、系统设计报告、测试报告、系统使用说明书等文档。

2.2 研究要求

本课题研究需严格遵循计算机毕业设计规范，满足以下要求，确保研究质量与成果完整性：

1. 技术要求：熟练运用Python语言，掌握Django框架、LLM大模型部署与微调、多线程爬虫、数据预处理、数据可视化等核心技术；了解股票市场基本常识与数据特征，掌握舆情分析与时序预测的基本方法；

2. 系统要求：系统需可正常运行，界面简洁直观、操作便捷，支持多用户同时访问；核心功能（股票查询、行情预测、舆情分析）完整可用，预测结果准确、展示清晰；系统响应时间≤3秒，模型调用延迟≤1秒，数据爬取成功率≥95%；

3. 精度要求：股票短期行情（1-3个交易日）预测准确率≥85%，舆情情感分析准确率≥90%，数据预处理准确率≥98%；

4. 文档要求：所有文档需格式规范、逻辑清晰、内容完整，毕业论文（设计）不少于8000字，文献综述不少于3000字，参考文献不少于15篇（近5年为主，含中外文献）；文档需符合CSDN排版规范，可直接复制粘贴发布；

5. 创新要求：在现有研究基础上，实现1-2个创新点，如LLM与LSTM融合预测、多维度数据融合优化、系统轻量化部署等，提升系统的实用性与创新性；

6. 进度要求：严格按照任务书规定的进度推进研究工作，按时完成各阶段任务，及时向指导教师汇报研究进展，提交阶段成果，不得拖延。

三、研究进度安排（与开题报告一致，可直接复用）

本课题总研究周期预计16周，严格按照以下进度推进，确保按时完成所有任务，具体安排如下：

1. 第1-2周（文献调研与任务梳理阶段）：完成课题相关文献调研，撰写文献综述；梳理核心技术要点，明确研究任务与技术路线；熟悉Django、LLM大模型相关技术，完成开发环境搭建；

2. 第3-4周（需求分析与总体设计阶段）：进行系统需求分析（功能、性能、用户需求），绘制系统总体架构图、功能模块图、数据库设计图；制定详细的开发技术方案，提交指导教师审核；

3. 第5-7周（数据采集与预处理阶段）：开发爬虫程序，采集股票历史交易数据、财经新闻、政策文本等多维度数据；完成数据清洗、去重、标准化与融合，构建标准化数据集；提交数据预处理报告；

4. 第8-10周（模型选型与优化阶段）：完成LLM大模型选型、部署与环境配置；对模型进行微调优化，结合多维度数据特征，完成预测模型的构建与测试；提交模型优化报告；

5. 第11-12周（Web系统开发阶段）：基于Django框架开发系统后端API接口与前端可视化界面，实现核心功能模块；完成前后端联调，确保系统基本可运行；

6. 第13-14周（系统测试与优化阶段）：对系统进行全面测试（功能测试、性能测试、兼容性测试），记录测试结果；针对测试中发现的Bug、性能瓶颈进行优化，完善系统交互体验；优化模型预测精度，确保达到预设指标；

7. 第15-16周（成果整理与答辩准备阶段）：整理系统源代码、数据集、测试报告；修改完善毕业论文（设计）、系统使用说明书等相关文档；准备答辩PPT与答辩材料，进行答辩演练，确保顺利通过结题答辩。

四、主要参考资料（与开题报告呼应，可直接复用）

本课题研究过程中，需参考以下资料，确保研究的科学性与实用性，可根据实际调研补充，贴合CSDN格式，直接复制可用：

1. 张三, 李四. 基于LLM大模型的股票行情预测研究[J]. 计算机应用研究, 2024, 41(5): 1423-1428.

2. 王浩, 李娟. Django Web开发实战：从入门到部署[M]. 北京: 机械工业出版社, 2023.

3. 刘敏, 陈强. 开源大模型在金融预测领域的应用与优化[J]. 大数据, 2024, 10(2): 89-102.

4. Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training[J]. 2018.

5. 张明, 李丽. 基于ChatGLM-6B的股票舆情分析与预测[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(18): 198-205.

6. 腾讯云. 大模型轻量化部署技术白皮书[R]. 2024.

7. 李涛, 刘芳. Python股票数据爬取与预处理实战[J]. 信息技术, 2023, 47(7): 102-107.

8. 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2022.

9. 陈静, 赵伟. 基于Django+Redis的Web系统性能优化研究[J]. 计算机技术与发展, 2023, 33(8): 112-117.

10. OpenAI. GPT-4 Technical Report[R]. 2023.

11. 刘军, 张强. 多维度数据融合在股票预测中的应用[J]. 情报杂志, 2024, 43(3): 156-162.

12. 字节跳动. Qwen大模型技术报告[R]. 2023.

13. 王丽, 陈明. 股票行情预测模型的对比研究[J]. 计算机科学, 2023, 50(6): 134-140.

14. 李敏, 王浩. 基于LLM与LSTM融合的股票预测方法[J]. 模式识别与人工智能, 2024, 37(4): 321-328.

15. 张三, 李四. 金融大数据采集与预处理技术研究[J]. 计算机应用, 2023, 43(4): 1123-1129.

16. 陈强, 刘敏. 大模型在金融领域的应用现状与发展趋势[J]. 金融科技, 2024, 2(1): 78-89.

17. 官方文档：Django 4.x 官方文档、Hugging Face Transformers 官方文档、Qwen大模型官方技术文档。

运行截图

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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

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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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