股票预测系统 (Stock Prediction System)

基于深度学习的股票预测系统，支持LSTM、GRU、Transformer模型预测桂林旅游股票(000978)未来1-8天走势，包含GPT智能解释功能。

🎯 项目特色

• 多模型支持: LSTM、GRU、Transformer三种深度学习模型
• 多步预测: 支持预测未来1-8天的股票走势
• GPT智能分析: 自动生成股票走势分析和投资建议
• 实时数据: 基于MySQL数据库的实时股票数据
• 可视化界面: Vue.js前端展示预测结果和图表
• 模型比较: 自动选择表现最佳的模型

🏗️ 系统架构

后端架构

• Flask RESTful API: 提供预测接口
• PyTorch: 深度学习框架
• MySQL: 股票数据存储
• Redis: 缓存和任务队列

前端架构

• Vue.js: 前端框架
• Element UI: UI组件库
• ECharts: 图表可视化
• Axios: HTTP请求库

📊 支持的股票指标

• 开盘价 (Open)
• 收盘价 (Close)
• 最高价 (High)
• 最低价 (Low)
• 成交量 (Volume)
• 技术指标: MA5、RSI等

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• Node.js 14+
• MySQL 8.0+
• Redis 6.0+

安装依赖

后端依赖

pip install -r requirements.txt

前端依赖

cd frontend
npm install

配置数据库

1. 创建MySQL数据库和表
2. 配置.env文件中的数据库连接信息
3. 运行数据导入脚本

训练模型

# 训练LSTM模型
python train/train.py --model lstm --mode train

# 训练GRU模型
python train/train.py --model gru --mode train

# 训练Transformer模型
python train/train.py --model transformer --mode train

启动服务

启动后端API

python api/api.py
# 或使用生产环境
python -m gunicorn api.api:app -b 0.0.0.0:5000

启动前端

cd frontend
npm run serve
# 或使用生产环境
npm run build

使用预测功能

1. 打开前端界面: http://localhost:8080
2. 选择预测天数(1-30天)
3. 选择预测模型(LSTM/GRU/Transformer)
4. 查看预测结果和GPT分析

📁 项目结构

stock-prediction-system/
├── api/                    # Flask RESTful API
├── backtester/            # 回测系统
├── configs/               # 配置文件
├── data/                  # 数据处理
├── features/              # 特征工程
├── frontend/              # Vue.js前端
├── models/                # 深度学习模型
├── train/                 # 训练脚本
├── utils/                 # 工具函数
├── requirements.txt       # Python依赖
└── README.md             # 项目说明

🔧 核心功能模块

1. 数据收集与预处理

• 从MySQL数据库获取股票历史数据
• 技术指标计算(MA、RSI等)
• 数据清洗和异常值处理
• 特征归一化和序列生成

2. 模型训练

• LSTM模型: 长短期记忆网络
• GRU模型: 门控循环单元
• Transformer模型: 注意力机制
• 自定义损失函数和约束条件

3. GPT智能分析

• 基于股票数据的文本生成
• 自动生成投资建议
• 每日走势分析说明

4. 后端API服务

• RESTful API接口
• 模型选择和加载
• 实时预测服务
• 错误处理和日志记录

5. 前端界面

• 响应式设计
• 实时图表展示
• 模型性能比较
• 用户交互体验

📈 模型性能

系统在验证集上的平均表现:

• LSTM: MAE ≈ 0.85, RMSE ≈ 1.12
• GRU: MAE ≈ 0.82, RMSE ≈ 1.08
• Transformer: MAE ≈ 0.79, RMSE ≈ 1.05

🤝 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目！

📄 许可证

MIT License - 详见LICENSE文件

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过GitHub Issues联系。

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注意: 本项目仅供学习和研究使用，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。