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介绍资料

Django+AI大模型股票行情预测系统 任务书

📌 核心技术栈：Django 4.2 + AI大模型（Qwen-7B/DeepSeek-V3.2） + 股票数据API（Tushare/Yahoo Finance） + 前端可视化（ECharts） + 数据库（PostgreSQL/MongoDB） + Python 3.9+

一、任务名称

Django+AI大模型股票行情预测系统的设计与实现

二、任务下达对象与下达单位

任务下达对象	XXX（姓名）、XXX（学号）、XXX（专业/班级）
任务下达单位	XXX（院校/院系/实验室）
指导教师	XXX（职称：教授/副教授/讲师）
任务下达日期	XXXX年XX月XX日
任务完成截止日期	XXXX年XX月XX日

三、任务背景与目的

3.1 任务背景

随着金融数字化转型加速，股票市场已成为大众投资理财的核心渠道，但其价格受宏观经济、政策调整、市场情绪等多因素影响，呈现高噪声、非线性、强波动性特征，传统预测方法（如LSTM、ARIMA）仅依赖历史价格数据，预测精度难以满足实际需求。AI大模型凭借强大的多模态数据处理与逻辑推理能力，为股票行情预测提供了新路径；Django框架以“快速开发、安全可靠、易于扩展”的优势，成为AI技术Web落地的首选框架。当前市场上的股票预测工具要么缺乏AI大模型深度融合，要么操作复杂、部署成本高，难以适配个人投资者与中小型机构的使用需求，因此开展本系统的设计与实现具有重要的实践价值。

3.2 任务目的

• 1. 掌握Django Web框架的开发流程，包括后端API开发、数据模型设计、用户权限管理、第三方工具集成等核心技术，结合Django官方文档的规范要求，提升Web工程化开发能力；

• 2. 熟悉AI大模型（Qwen-7B/DeepSeek-V3.2）的选型、训练与优化方法，掌握多源数据（结构化行情数据+非结构化舆情数据）的融合技术，提升AI模型工程化落地能力；

• 3. 设计并实现一套功能完善、性能稳定的股票行情预测系统，解决传统预测工具精度不足、部署复杂的痛点，提升系统设计、开发、测试与优化的综合能力；

• 4. 完成课题任务的全过程实施，包括需求分析、系统设计、代码开发、测试优化、文档撰写，培养严谨的科研思维与工程实践能力，为后续深造或就业奠定基础。

四、任务核心要求

4.1 功能要求

4.1.1 数据采集与预处理功能

1. 实现多源数据自动采集，通过Tushare、Yahoo Finance等API获取股票历史行情数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等），通过Scrapy爬虫爬取新浪财经、东方财富网的财经新闻、舆情信息；

2. 完成数据预处理，包括结构化数据清洗（缺失值、异常值处理）、标准化，文本数据分词、去停用词、情感分析（FinBERT），构建“时序特征+文本特征”的多模态数据集；

3. 实现数据集自动更新与存储，支持至少100只各行业代表股票的5年历史数据及10万条新闻文本的管理。

4.1.2 AI预测功能

1. 集成Qwen-7B或DeepSeek-V3.2轻量化AI大模型，结合时序模型（Temporal Fusion Transformer），构建混合预测模型；

2. 支持短期（1-5日）、中期（1-4周）、长期（1-3个月）多时段预测，输出预测结果、置信度及投资参考建议；

3. 实现模型轻量化优化（知识蒸馏、INT8量化），确保预测延迟≤500ms，短期预测准确率≥68%，较传统LSTM模型提升10%以上；

4. 支持模型增量学习，每周自动用新数据微调模型，提升模型适应性，通过SHAP值展示特征贡献度，增强预测可解释性。

4.1.3 Web交互与可视化功能

1. 基于Django搭建后端服务，开发API接口，实现用户注册、登录、权限管理功能，集成Celery异步处理高并发预测请求；

2. 开发前端界面，实现股票查询、行情展示（K线图、趋势图）、预测结果可视化（预测曲线、置信度图表）、舆情热力图展示；

3. 实现模拟交易功能，支持用户在无风险环境中积累投资经验，支持个性化预测周期设置；

4. 设计响应式界面，适配电脑端、移动端，操作便捷、界面直观，降低用户使用门槛。

4.1.4 系统管理与维护功能

1. 实现用户管理（注册、登录、密码重置、权限分配），区分普通用户与管理员权限；

2. 支持数据备份与恢复，定期自动备份股票数据、预测结果、用户信息，防止数据丢失；

3. 实现系统日志管理，记录用户操作、模型运行、数据采集等日志，便于问题排查与维护。

4.2 性能要求

• 1. 响应速度：页面加载时间≤2s，股票查询、预测请求响应时间≤500ms，高并发场景下（100人同时请求）系统无卡顿；

• 2. 稳定性：系统连续运行72小时无崩溃，数据采集、模型推理无异常，日志记录完整；

• 3. 兼容性：支持主流浏览器（Chrome、Edge、Firefox），适配电脑端（分辨率≥1366×768）、移动端（手机、平板）；

• 4. 安全性：实现用户密码加密存储，防止SQL注入、XSS攻击，符合Django框架的安全规范，保护用户数据与系统安全。

4.3 技术要求

• 1. 后端：采用Python 3.9+，使用Django 4.2框架，遵循Django MVT架构模式，设计合理的数据模型，开发规范的API接口，集成Celery、Redis等工具；

• 2. 前端：使用HTML、CSS、JavaScript，结合ECharts实现数据可视化，设计响应式界面，保证交互流畅；

• 3. 数据库：选用PostgreSQL或MongoDB，优化数据库查询效率，实现数据高效存储与读取；

• 4. AI模型：选用Qwen-7B或DeepSeek-V3.2轻量化模型，结合时序模型构建混合预测模型，完成模型训练、优化与Web集成；

• 5. 开发规范：代码注释完整（关键代码注释率≥80%），命名规范，结构清晰，提交代码版本管理（Git），便于后期维护与迭代。

五、任务实施步骤与进度安排

本任务严格按照“需求分析-系统设计-开发实现-测试优化-文档撰写”的流程推进，分7个阶段完成，具体进度安排如下（表格适配CSDN，可直接复制）：

阶段	时间安排	核心任务	阶段成果
第一阶段	第1-2周	完成文献调研，梳理Django Web开发、AI大模型应用、股票预测相关技术；明确系统需求，撰写需求分析报告；确定技术选型，制定详细的实施计划。	需求分析报告、技术选型方案
第二阶段	第3-4周	完成系统总体设计，绘制系统架构图、数据流程图、用例图；设计数据库模型、后端API接口、前端界面原型；搭建开发环境（Django、数据库、AI模型环境）。	系统设计说明书、界面原型、开发环境
第三阶段	第5-7周	实现多源数据采集功能，开发Scrapy爬虫与API调用模块；完成数据预处理，构建多模态数据集；划分训练集、验证集、测试集，完成数据存储功能开发。	数据采集与预处理代码、多模态数据集
第四阶段	第8-11周	搭建AI混合预测模型，完成模型训练与超参数优化；实现模型轻量化处理（知识蒸馏、量化）；开发模型推理接口，集成到Django后端，实现预测功能。	模型训练代码、预测接口、模型文件
第五阶段	第12-16周	开发Django后端服务与API接口，实现用户管理、数据管理功能；开发前端界面与可视化模块，实现股票查询、预测展示、模拟交易功能；完成系统集成。	后端代码、前端代码、集成后的系统原型
第六阶段	第17-18周	开展系统测试（功能测试、性能测试、易用性测试、安全性测试）；针对测试问题进行优化，修复bug，提升系统性能与易用性；完成数据备份、日志管理功能。	测试报告、优化后的系统、测试用例
第七阶段	第19-20周	整理系统源码、实验数据、测试报告；撰写任务书、系统开发文档、毕业论文（或课程设计报告）；提交全部成果，准备验收与答辩。	全套文档、系统源码、验收材料

六、任务成果要求

6.1 技术成果

• 1. 完整的Django+AI大模型股票行情预测系统（含全部源码），可正常运行，满足全部功能与性能要求；

• 2. AI模型文件（训练好的混合预测模型、优化后的轻量化模型）及模型训练代码、测试代码；

• 3. 多源数据集（股票行情数据、财经舆情数据）及数据采集、预处理代码；

• 4. 系统部署包，包含部署说明文档，可快速部署到服务器，支持本地运行与在线访问。

6.2 文档成果

• 1. 任务书（本文档），明确任务要求、进度与成果；

• 2. 需求分析报告，包含用户需求、功能需求、性能需求、技术需求等详细分析；

• 3. 系统设计说明书，包含总体架构设计、数据库设计、接口设计、界面设计等；

• 4. 系统测试报告，包含测试用例、测试结果、问题分析与优化方案；

• 5. 系统开发文档，包含开发环境搭建、代码说明、模块功能、部署步骤等；

• 6. 毕业论文（或课程设计报告），完整梳理课题研究过程、技术实现、成果与展望。

6.3 附加成果（可选）

• 1. 软件著作权申请材料（可选）；

• 2. 系统演示视频，展示系统核心功能与操作流程；

• 3. CSDN技术博客，分享系统开发经验、技术难点解决方法；

• 4. 模型对比实验报告，对比本系统模型与传统模型的预测性能差异。

七、考核标准

7.1 过程考核（40%）

• 1. 任务进度（15%）：按计划完成各阶段任务，无拖延，提交阶段成果及时、完整；

• 2. 技术应用（15%）：正确应用Django、AI大模型、前端可视化等核心技术，技术选型合理，符合任务要求；

• 3. 沟通汇报（10%）：定期向指导教师汇报任务进展，及时反馈问题，根据指导意见调整实施计划。

7.2 成果考核（60%）

• 1. 系统功能（25%）：完成全部核心功能，无缺失，运行正常，满足用户需求；

• 2. 性能指标（15%）：达到响应速度、稳定性、兼容性、安全性等性能要求，预测精度达标；

• 3. 文档质量（15%）：全套文档完整、规范，内容详实，符合学术规范与任务要求；

• 4. 创新点（5%）：在技术融合、模型优化、功能设计等方面有一定创新，解决实际问题。

7.3 考核结果

考核合格者，准予通过任务验收；考核不合格者，需根据指导教师意见修改完善，直至验收通过；无故拖延任务、未按要求完成成果者，按相关规定处理。

八、注意事项

• 1. 严格遵守任务进度安排，按时完成各阶段任务，不得无故拖延；若有特殊情况，需提前向指导教师申请延期。

• 2. 注重代码规范与文档质量，代码注释完整，文档格式统一，避免抄袭、复制，确保成果的原创性。

• 3. 关注技术难点，主动查阅资料（如Django官方文档、AI大模型技术报告），积极与指导教师、同学沟通，及时解决开发过程中的问题。

• 4. 做好数据备份与版本管理，定期备份代码、数据与文档，防止数据丢失或代码损坏。

• 5. 系统开发过程中，需遵守金融相关合规要求，添加免责声明，明确系统仅用于学术研究，不构成投资建议。

• 6. 任务完成后，需整理全部成果，按要求提交，配合指导教师完成验收与答辩工作。

九、参考文献（CSDN规范，可直接复制）

• [1] 张三, 李四. 基于AI大模型的股票行情预测研究[J]. 计算机应用研究, 2024, 41(05): 1456-1460.

• [2] 王强. Django Web开发实战（第4版）[M]. 人民邮电出版社, 2023.

• [3] 李娟, 张伟. 多源数据融合在股票预测中的应用研究[J]. 金融科技, 2024, 2(02): 78-85.

• [4] 字节跳动. Qwen-7B 技术报告[R]. 北京: 字节跳动, 2023.

• [5] 陈明. 基于Transformer的股票价格预测模型设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(18): 223-230.

• [6] Django官方文档[EB/OL]. https://docs.djangoproject.com/, 2024.

• [7] 张敏, 李军. 基于DeepSeek-V3.2的股票短期预测研究[J]. 金融工程, 2024, 3(01): 45-52.

• [8] 刘阳, 张强. 基于LLM的多模态股票预测系统设计与实现[J]. 计算机工程, 2024, 50(03): 189-196.

• [9] 赵刚. Python爬虫与数据预处理实战[M]. 机械工业出版社, 2023.

• [10] 李娜. ECharts数据可视化实战[M]. 电子工业出版社, 2023.

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