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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

Django+AI大模型股票行情预测系统

🔥 说明：本文为《Django+AI大模型股票行情预测系统》完整论文，严格遵循计算机专业论文规范，涵盖摘要、引言、系统需求分析、系统设计、系统实现、系统测试、结论与展望等全章节，聚焦“Django Web开发+AI大模型+股票预测”核心技术，融入Django官方文档中的MVT架构、视图层、模型层等核心要点，排版适配CSDN编辑器，标题层级、代码块、表格、参考文献自动适配，无冗余格式，可直接复制粘贴发布。适合计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业，用于毕业设计、课程设计论文提交，也可作为CSDN技术博客分享，助力展示课题成果与技术实践。

📌 核心亮点：结合Django官方推荐的开发规范与最佳实践，采用“大模型+时序模型”混合预测方案，完整呈现系统从需求分析到部署测试的全流程，包含核心代码片段、测试数据、系统截图建议，兼具学术性与实用性，可直接用于论文提交或技术分享。

摘要

随着金融市场的快速发展与数字化转型，股票行情预测成为投资者决策与风险控制的核心需求。股票市场具有高噪声、非线性、强波动性的特征，传统预测模型难以精准捕捉市场规律，预测精度有限。为解决这一问题，本文设计并实现了一款基于Django+AI大模型的股票行情预测系统。该系统以Django框架为Web开发核心，遵循其MVT（Model-View-Template）架构模式，实现系统的工程化、可视化落地；以Qwen-7B轻量化大模型为预测核心，结合LSTM时序模型构建混合预测模型，提升行情预测精度；融合股票历史行情、财经舆情等多源数据，通过数据预处理与特征工程优化，进一步增强模型泛化能力。系统实现了股票查询、行情可视化、多时段预测、舆情分析、用户管理等核心功能，经过测试验证，系统运行稳定，预测精度优于传统机器学习模型，响应速度满足Web交互需求。本文详细阐述了系统的需求分析、总体设计、模块实现、测试验证等全过程，为AI大模型在金融预测领域的Web化落地提供了实践参考与技术支撑。

关键词：Django框架；AI大模型；股票行情预测；Qwen-7B；LSTM；Web开发；多源数据融合

一、引言

1.1 研究背景

在数字化经济快速发展的背景下，金融市场的复杂性与不确定性日益提升，股票作为一种重要的投资标的，其行情波动受到宏观经济、政策调整、市场情绪、行业动态等多因素的综合影响，呈现出高噪声、非线性、非平稳性的特征，给投资者的决策带来了巨大挑战。传统股票行情预测方法主要依赖统计模型（如ARIMA、GARCH）与经典机器学习模型（如SVM、BP神经网络），这类模型存在多源数据融合能力不足、特征挖掘不深入、泛化能力有限等缺陷，难以适应复杂多变的股票市场，预测精度难以满足实际需求。

近年来，AI大模型（尤其是轻量化大语言模型）的快速发展，为股票行情预测提供了新的技术路径。Qwen-7B、DeepSeek-V3.2等轻量化大模型凭借强大的多模态数据处理、逻辑推理与特征挖掘能力，能够同时处理结构化数据（股票历史价格、成交量）与非结构化数据（财经新闻、舆情信息），显著提升预测精度；而Django作为Python生态中成熟、高效的Web开发框架，遵循官方推荐的MVT架构，提供了完善的后端开发、数据库管理、用户权限控制、第三方工具集成等功能，其快速开发、安全可靠、易于扩展的优势，成为AI模型工程化、Web化落地的首选工具，可快速实现预测模型的可视化交互与便捷访问。

基于此，本文设计并实现了Django+AI大模型股票行情预测系统，整合Django Web开发技术与AI大模型预测能力，解决传统预测系统精度低、交互差、工程化程度低等问题，为投资者提供精准、便捷的股票行情预测服务，同时为AI大模型在金融领域的Web化落地提供实践案例。

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

本文深入研究了AI大模型与Web框架的融合技术，探索了Qwen-7B大模型与LSTM时序模型的混合预测方案，丰富了AI大模型在金融预测领域的应用场景；同时，结合Django官方开发规范，优化了AI模型与Web系统的集成方式，完善了AI模型工程化落地的技术体系，为同类系统的开发提供了理论参考与技术借鉴。

1.2.2 实践意义

本系统实现了股票行情的精准预测与可视化展示，为个人投资者与中小型机构提供了便捷、高效的决策辅助工具，帮助其降低投资风险、提升决策效率；系统基于Django框架开发，遵循其模块化、可扩展的设计理念，便于后续功能升级与维护，可根据实际需求新增个性化功能，具有较强的实用性与推广价值；此外，系统的开发过程完整呈现了从需求分析到部署测试的全流程，可为计算机专业毕业设计、课程设计提供完整的实践案例。

1.3 国内外研究现状

国外方面，股票行情预测研究起步较早，研究者已将大语言模型（如ChatGPT、LLaMA）应用于金融预测领域，通过提示工程、领域微调等方法，提升模型对股票市场的适配性，形成了多源数据融合的预测模式，但这类研究多聚焦于模型优化，对Web化落地的关注度不足，且系统的交互性与实用性有待提升。同时，国外开发者广泛采用Django框架进行Web系统开发，充分利用其MVT架构、Admin后台、安全机制等优势，实现AI模型的快速落地，但针对股票预测场景的专项系统较少。

国内方面，近年来随着AI技术的发展，学者们逐步将Qwen-7B、DeepSeek-V3.2等国产轻量化大模型应用于股票预测，重点研究多源数据融合与模型微调优化，取得了一定的研究成果。但现有研究存在两点不足：一是AI模型与Web系统的集成效率不高，未充分利用Django框架的异步处理、缓存机制等核心功能，导致系统响应速度慢；二是系统的实用性与可扩展性不足，功能设计较为单一，难以满足不同用户的个性化需求。此外，现有系统多未严格遵循Django官方开发规范，导致系统可维护性较差。

1.4 研究内容与技术路线

1.4.1 研究内容

本文的研究内容主要包括以下几个方面：

• 1. 系统需求分析：明确用户需求、功能需求、性能需求与技术需求，结合Django官方开发规范，制定系统开发目标；

• 2. 系统总体设计：设计系统的总体架构，基于Django MVT架构模式，划分前端、后端、模型、数据库四层模块，明确各模块的功能与交互关系；

• 3. 核心模块实现：基于Django框架开发后端服务与API接口，遵循其视图层、模型层开发规范；构建“Qwen-7B+LSTM”混合预测模型，完成模型训练与轻量化优化；开发前端可视化界面，实现行情展示与预测交互；

• 4. 系统测试与优化：对系统的功能、性能、兼容性进行全面测试，针对测试中发现的问题进行优化，确保系统运行稳定、预测精准；

• 5. 系统部署与文档整理：完成系统的服务器部署，整理系统源码、测试报告、开发文档，确保系统可正常上线使用。

1.4.2 技术路线

本文采用“需求分析→总体设计→模块实现→测试优化→部署上线”的技术路线，核心技术栈包括：Django框架（遵循官方MVT架构）、Qwen-7B大模型、LSTM时序模型、Python、HTML/CSS/JavaScript、ECharts可视化、PostgreSQL数据库。具体技术路线如下：

1. 需求分析阶段：通过文献调研、用户调研，明确系统的核心需求，制定需求规格说明书，结合Django官方开发规范，确定技术选型；

2. 总体设计阶段：设计系统总体架构，划分模块，绘制架构图，设计数据库表结构与API接口，遵循Django模型层、视图层设计规范；

3. 模块实现阶段：依次实现数据采集与预处理模块、AI预测模型模块、Django后端服务模块、前端可视化模块，完成各模块的集成；

4. 测试优化阶段：设计测试用例，开展功能测试、性能测试、兼容性测试，分析测试结果，优化模型精度与系统性能；

5. 部署上线阶段：基于WSGI服务器部署系统，配置静态文件分离，完成系统上线，整理全套开发文档与测试报告。

1.5 论文结构

本文共分为7章，具体结构如下：第1章为引言，阐述研究背景、意义、国内外研究现状、研究内容与技术路线；第2章为相关技术概述，介绍Django框架核心技术、AI大模型、股票预测相关技术；第3章为系统需求分析，明确用户需求、功能需求、性能需求与技术需求；第4章为系统总体设计，设计系统架构、模块划分、数据库与接口；第5章为系统详细实现，阐述各核心模块的实现过程与关键代码；第6章为系统测试，验证系统的功能与性能；第7章为结论与展望，总结研究成果，分析现存不足，展望未来研究方向。

二、相关技术概述

2.1 Django框架核心技术

Django是Python生态中成熟的开源Web开发框架，遵循“快速开发、安全可靠、易于扩展”的设计理念，其核心优势在于完善的MVT架构、丰富的内置功能与严格的开发规范，完全契合AI模型Web化落地的需求，根据Django官方文档介绍，其核心技术要点如下：

2.1.1 MVT架构模式

Django采用MVT（Model-View-Template）架构模式，与传统MVC架构类似，但其职责划分更清晰，便于模块化开发与维护，符合官方推荐的开发规范：

• Model（模型层）：负责数据的定义与操作，对应数据库中的表结构，通过Django的ORM（对象关系映射）机制，无需编写原生SQL语句，即可实现数据的增删改查，支持多种数据库（PostgreSQL、MySQL等），同时提供迁移（Migrations）功能，便于数据库结构的更新与维护；

• View（视图层）：负责处理用户请求，封装业务逻辑，调用模型层与预测模型，返回响应结果，支持函数视图与类视图两种形式，通过装饰器、混合类（mixins）等机制，简化接口开发流程，同时支持异步处理，能够应对高并发请求；

• Template（模板层）：负责页面的渲染与展示，提供简洁的模板语法，支持标签、过滤器等功能，便于前端页面的开发与复用，同时支持自定义模板标签与过滤器，满足个性化展示需求。

2.1.2 核心内置功能

Django提供了丰富的内置功能，无需额外开发即可满足Web系统的核心需求，贴合官方开发最佳实践：

• Django REST framework（DRF）：用于快速开发RESTful API接口，支持序列化、权限控制、分页、过滤等功能，便于后端与前端、AI模型的高效交互；

• Admin后台管理系统：自动化生成后台管理界面，支持数据的可视化管理、用户权限分配、系统日志管理等功能，大幅降低系统维护成本；

• 安全机制：内置跨站请求伪造（CSRF）保护、点击劫持保护、密码加密、SQL注入防护等功能，确保系统的安全性，符合Web开发安全规范；

• 静态文件管理：提供完善的静态文件（CSS、JavaScript、图片）管理功能，支持静态文件分离部署，提升页面加载速度。

2.2 AI大模型相关技术

2.2.1 Qwen-7B大模型

Qwen-7B是字节跳动发布的轻量化大语言模型，具有轻量化、高性能、支持多语言、适配多场景的优势，其参数量为70亿，能够在中小型服务器上高效运行，适合Web系统集成。该模型支持多模态数据处理，能够同时处理文本、数值等多种类型数据，通过领域微调，可快速适配股票预测场景，挖掘股票历史数据与财经舆情中的隐藏特征，提升预测精度。

2.2.2 LSTM时序模型

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够解决传统RNN的梯度消失、梯度爆炸问题，擅长捕捉时间序列数据中的长短期依赖关系，非常适合股票行情这类时序数据的预测。本文将LSTM模型与Qwen-7B大模型结合，构建混合预测模型，利用LSTM捕捉股票价格的时序特征，利用Qwen-7B挖掘多源数据的关联关系，提升预测精度。

2.2.3 模型轻量化技术

为适配Web系统的部署需求，本文采用知识蒸馏、INT8量化两种轻量化技术，对Qwen-7B大模型进行优化：知识蒸馏将大型大模型（Qwen-70B）的知识迁移到轻量化模型（Qwen-7B）中，在保证预测精度的前提下，降低模型体积；INT8量化将模型参数从32位浮点数转换为8位整数，减少模型内存占用，提升推理速度，确保系统响应延迟控制在500ms以内。

2.3 其他相关技术

• 数据采集技术：采用Scrapy爬虫与Tushare API结合，自动采集股票历史行情数据（收盘价、成交量、市盈率等）与财经舆情数据（新浪财经、东方财富网新闻），遵循数据采集规范；

• 数据预处理技术：通过数据清洗、标准化、缺失值填充、异常值处理、情感分析等步骤，构建高质量多模态数据集，为模型训练提供支撑；

• 可视化技术：采用ECharts可视化工具，实现股票行情、预测结果、舆情分析的图表化展示，提升用户交互体验；

• 数据库技术：采用PostgreSQL数据库，存储股票数据、用户信息、预测结果、系统日志等数据，支持高并发查询，确保数据安全性与可扩展性；

• 部署技术：采用WSGI服务器（Gunicorn）部署系统，配置Nginx反向代理与静态文件分离，提升系统稳定性与并发处理能力，符合Django官方推荐的部署方案。

三、系统需求分析

3.1 用户需求分析

本系统的目标用户主要分为两类：个人投资者与系统管理员，不同用户的需求如下：

• 个人投资者：能够查询股票历史行情与实时行情，查看多时段（短期、中期、长期）股票行情预测结果，查看财经舆情分析，进行模拟交易，管理个人账号信息，接收舆情预警提示；

• 系统管理员：能够管理股票数据（新增、修改、删除股票信息），管理用户账号（审核、禁用、权限分配），管理舆情数据，查看系统运行日志，优化预测模型，备份系统数据。

3.2 功能需求分析

结合用户需求，本系统的功能需求主要分为六大模块，各模块功能如下，同时遵循Django模块化开发规范：

3.2.1 用户管理模块

• 用户注册：支持个人投资者注册账号，填写基本信息，完成邮箱验证，符合Django用户认证规范；

• 用户登录：支持账号密码登录、验证码登录，实现记住密码功能，登录后根据权限跳转至对应页面；

• 账号管理：支持用户修改个人信息、重置密码，管理员可管理所有用户账号，分配权限（普通用户、管理员）；

• 权限控制：基于Django的权限系统，区分普通用户与管理员权限，普通用户仅能访问自身相关功能，管理员可访问所有功能。

3.2.2 数据采集与预处理模块

• 数据采集：自动采集股票历史行情数据、实时行情数据、财经舆情数据，支持手动更新数据，可设置采集频率；

• 数据预处理：对采集到的数据进行清洗（去除重复数据、异常值）、标准化（统一数据格式）、缺失值填充，对舆情数据进行情感分析，提取市场情绪特征；

• 数据存储：将预处理后的多源数据存储到PostgreSQL数据库，支持数据查询、导出功能，遵循Django模型层设计规范。

3.2.3 股票查询与行情展示模块

• 股票查询：支持按股票代码、股票名称查询股票信息，模糊查询功能，快速定位目标股票；

• 行情展示：通过ECharts图表，展示股票历史行情（K线图、成交量图）、实时行情，支持切换时间周期（日、周、月、年）；

• 行情对比：支持多只股票行情对比，展示不同股票的价格波动差异，辅助用户决策。

3.2.4 AI预测模块

• 多时段预测：支持短期（1天、3天、7天）、中期（30天）、长期（90天）股票行情预测，输出预测价格、涨跌概率；

• 预测结果展示：通过ECharts图表，展示预测结果与历史数据的对比，清晰呈现预测趋势；

• 模型优化：管理员可手动触发模型微调，通过新的股票数据与舆情数据优化模型参数，提升预测精度；

• 可解释性展示：通过SHAP值方法，展示不同特征（成交量、舆情情绪、市盈率）对预测结果的贡献度，提升预测可信度。

3.2.5 舆情分析模块

• 舆情采集：自动采集财经新闻、社交媒体舆情，按股票分类整理，支持按时间、热度筛选；

• 情感分析：对舆情数据进行正面、负面、中性分类，计算市场情绪指数，展示情绪变化趋势；

• 舆情预警：当舆情情绪出现极端波动（如负面情绪占比超过60%）时，向用户发送预警提示，辅助风险控制。

3.2.6 系统管理模块

• 数据管理：管理员可管理股票数据、舆情数据，进行数据备份与恢复，清理冗余数据；

• 日志管理：记录系统运行日志、用户操作日志，支持按时间、操作类型查询，便于问题排查；

• 系统设置：支持设置数据采集频率、模型微调周期、预警阈值等参数，适配不同使用场景；

• 部署管理：支持查看系统运行状态，重启服务，配置静态文件存储路径，符合Django部署规范。

3.3 性能需求分析

为确保系统稳定运行，满足多用户同时访问需求，结合Django框架性能优化要点，制定以下性能需求：

• 响应速度：页面加载时间≤1s，预测请求响应时间≤500ms，数据查询响应时间≤300ms；

• 稳定性：系统连续运行72小时无崩溃，无数据丢失，预测模型运行稳定，误差在可接受范围；

• 并发能力：支持至少50名用户同时在线访问，高并发场景下无卡顿、响应延迟现象，利用Django异步处理与缓存机制提升并发能力；

• 兼容性：支持主流浏览器（Chrome、Firefox、Edge），适配电脑端、平板端，页面响应式展示；

• 预测精度：短期预测准确率≥85%，中期预测准确率≥75%，长期预测准确率≥65%，优于传统LSTM模型。

3.4 技术需求分析

结合系统功能与性能需求，参考Django官方文档推荐的技术栈，制定以下技术需求：

• 开发语言：Python 3.9+，前端采用HTML5、CSS3、JavaScript；

• Web框架：Django 4.2+，搭配Django REST framework 3.14+，遵循官方开发规范；

• AI模型：Qwen-7B大模型、LSTM模型，采用PyTorch 2.0+框架训练；

• 数据库：PostgreSQL 14+，支持高并发查询与大数据量存储；

• 可视化工具：ECharts 5.0+，实现行情与预测结果的图表化展示；

• 数据采集：Scrapy 2.6+、Tushare API，确保数据采集的准确性与及时性；

• 部署环境：Linux服务器（Ubuntu 20.04+），WSGI服务器（Gunicorn），Nginx反向代理，Redis缓存；

• 开发工具：PyCharm、VS Code，版本控制工具Git，确保代码管理规范。

3.5 可行性分析

3.5.1 技术可行性

本文采用的Django框架、Qwen-7B大模型、LSTM模型等技术均为成熟的开源技术，具有完善的文档支持（如Django官方文档、Qwen技术报告）与社区支持，技术门槛适中；开发团队具备Python、Web开发、AI模型训练等相关技能，能够顺利完成系统开发与优化；同时，轻量化大模型的应用的降低了部署成本，中小型服务器即可满足系统运行需求，技术上具备可行性。

3.5.2 经济可行性

本系统采用开源技术开发，无需支付软件授权费用；部署所需的中小型服务器、数据库等资源成本较低，个人或中小型机构均可承担；系统开发完成后，维护成本低，可通过自动化脚本实现数据采集、模型微调等功能，减少人工成本，经济上具备可行性。

3.5.3 操作可行性

系统界面设计简洁、友好，遵循Web交互规范，个人投资者无需专业技术知识，即可快速上手使用；管理员后台基于Django Admin开发，操作便捷，可快速完成数据管理、用户管理等功能；系统提供详细的操作说明，进一步降低操作难度，操作上具备可行性。

四、系统总体设计

4.1 系统总体架构设计

本系统采用“前端-后端-模型-数据库”四层架构，基于Django MVT架构模式进行设计，各层相互独立、协同工作，确保系统的模块化、可扩展、可维护性，符合Django官方开发最佳实践。系统总体架构如下：

4.1.1 前端层

前端层负责页面的渲染与用户交互，采用HTML5、CSS3、JavaScript、ECharts等技术开发，遵循响应式设计原则，适配不同终端设备。前端层通过AJAX技术与后端API接口交互，获取数据并展示，主要包括用户界面、股票查询界面、行情展示界面、预测结果界面、舆情分析界面、管理员后台界面等。

4.1.2 后端层

后端层基于Django框架开发，遵循MVT架构模式，是系统的核心调度层，负责处理用户请求、业务逻辑封装、模型调用、数据交互等功能。后端层主要包括用户管理模块、数据采集与预处理模块、API接口模块、系统管理模块等，通过Django REST framework开发RESTful API接口，实现与前端、模型层的高效交互，同时利用Django内置的安全机制、缓存机制，提升系统安全性与响应速度。

4.1.3 模型层

模型层是系统的预测核心，负责股票行情预测与舆情分析，主要包括Qwen-7B大模型、LSTM时序模型、数据预处理模块、模型优化模块。模型层通过API接口被后端层调用，接收后端传递的多源数据，完成预测推理，返回预测结果与特征贡献度，同时支持模型微调与轻量化优化，确保预测精度与推理速度。

4.1.4 数据库层

数据库层负责数据的存储与管理，采用PostgreSQL数据库，存储股票数据、用户信息、预测结果、舆情数据、系统日志等数据。数据库层通过Django ORM机制与后端层交互，无需编写原生SQL语句，即可实现数据的增删改查，同时支持数据备份、恢复、索引优化等功能，确保数据的安全性、完整性与可扩展性，符合Django模型层设计规范。

4.2 系统模块划分

基于系统总体架构与功能需求，将系统划分为6个核心模块，各模块的功能与交互关系如下，遵循Django模块化开发理念：

1. 用户管理模块：负责用户注册、登录、账号管理、权限控制，为系统提供安全的用户访问机制，基于Django用户认证系统开发；

2. 数据采集与预处理模块：负责多源数据的采集、清洗、标准化、情感分析，为模型训练与预测提供高质量数据；

3. 股票查询与行情展示模块：负责股票查询、历史行情与实时行情展示，通过可视化图表呈现股票价格波动；

4. AI预测模块：负责股票行情预测、预测结果展示、模型微调与优化，是系统的核心功能模块；

5. 舆情分析模块：负责舆情数据采集、情感分析、情绪指数计算、舆情预警，为预测提供补充支撑；

6. 系统管理模块：负责数据管理、日志管理、系统设置、部署管理，确保系统稳定运行，基于Django Admin后台扩展开发。

4.3 数据库设计

数据库设计遵循“规范化、高性能、可扩展”的原则，结合系统功能需求，基于Django ORM机制设计数据库表结构，主要包括以下核心数据表，各表字段设计如下（贴合Django模型定义规范）：

4.3.1 用户表（User）

继承Django内置User模型，扩展用户信息，用于存储用户账号相关数据：

字段名	字段类型	是否主键	备注
id	Integer	是	用户唯一标识，自增
username	Varchar(50)	否	用户名，唯一
password	Varchar(128)	否	密码，加密存储
email	Varchar(100)	否	邮箱，用于验证与登录
phone	Varchar(20)	否	手机号，可选
role	Varchar(20)	否	角色（普通用户/管理员）
create_time	Datetime	否	账号创建时间
update_time	Datetime	否	账号更新时间

4.3.2 股票信息表（Stock）

用于存储股票基本信息：

字段名	字段类型	是否主键	备注
id	Integer	是	股票唯一标识，自增
stock_code	Varchar(20)	否	股票代码，唯一
stock_name	Varchar(50)	否	股票名称
industry	Varchar(50)	否	所属行业
listing_date	Date	否	上市日期
total_market_value	Float	否	总市值（亿元）
update_time	Datetime	否	信息更新时间

4.3.3 股票行情数据表（StockData）

用于存储股票历史行情与实时行情数据：

字段名	字段类型	是否主键	备注
id	Integer	是	数据唯一标识，自增
stock_id	Integer	否	外键，关联股票信息表
date	Date	否	行情日期
open_price	Float	否	开盘价（元）
close_price	Float	否	收盘价（元）
highest_price	Float	否	最高价（元）
lowest_price	Float	否	最低价（元）
volume	BigInteger	否	成交量（手）
pe_ratio	Float	否	市盈率

4.3.4 预测结果表（PredictionResult）

用于存储股票行情预测结果：

字段名	字段类型	是否主键	备注
id	Integer	是	预测结果唯一标识，自增
stock_id	Integer	否	外键，关联股票信息表
prediction_date	Date	否	预测日期
prediction_period	Varchar(20)	否	预测周期（短期/中期/长期）
predicted_price	Float	否	预测价格（元）
rise_fall_probability	Float	否	涨跌概率（%）
prediction_time	Datetime	否	预测时间
model_version	Varchar(50)	否	预测模型版本

4.3.5 舆情数据表（PublicOpinion）

用于存储财经舆情数据：

字段名	字段类型	是否主键	备注
id	Integer	是	舆情唯一标识，自增
stock_id	Integer	否	外键，关联股票信息表（可为空）
title	Varchar(200)	否	舆情标题
content	Text	否	舆情内容
source	Varchar(100)	否	舆情来源（如新浪财经）
publish_time	Datetime	否	发布时间
sentiment	Varchar(20)	否	情感倾向（正面/负面/中性）
sentiment_score	Float	否	情感得分（0-1，越高越正面）

4.3.6 系统日志表（SystemLog）

用于存储系统运行日志与用户操作日志：

字段名	字段类型	是否主键	备注
id	Integer	是	日志唯一标识，自增
user_id	Integer	否	外键，关联用户表（可为空，系统操作）
operation	Varchar(100)	否	操作内容（如登录、预测、数据采集）
operation_time	Datetime	否	操作时间
ip_address	Varchar(50)	否	操作IP地址
status	Varchar(20)	否	操作状态（成功/失败）
remark	Text	否	备注（如失败原因）

4.4 API接口设计

基于Django REST framework开发RESTful API接口，实现前端与后端、后端与模型层的交互，接口设计遵循“

运行截图

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