Stock Seer 股票价格在线预测工具

一个利用 Ruby on Rails 搭建的超轻量级股票价格预测工具， 采用Tushare和LSTM神经网络进行股票数据的获取和预测

Online Demo

访问Stock Seer查看在线演示。
测试用账号：

username: test0@stock.com
password: test0test0

使用步骤：

1. 注册并登录
2. 根据股票代码查询股票
3. 点击相应股票，查看价格预测与评估

Usage

1. 项目的配置与部署
   • 确保自己的服务器上已安装了Ruby, Rails以及数据库，详情请参考《在Aliyun上快速部署Ruby on Rails》
   • 下载项目到服务器git clone https://github.com/zyqSE/stock.git
   • 创建项目中忽视的存放数据的文件夹

   $ cd stock/app/controllers/temp
   $ mkdir data
   $ cd data
   $ mkdir history evaluate future
   

   • 安装项目

   $ cd stock
   $ bundle install
   #创建生产环境数据库并执行迁移
   $ RAILS_ENV=production rake db:create  
   $ RAILS_ENV=production rake db:migrate
   $ RAILS_ENV=production rake db:seed
   #重新compile assets 这样CSS, script资源才会加载
   $ RAILS_ENV=production rake assets:precompile
   

   • 配置定时清理程序，利用crontab -e添加定时任务即可（建议每天00:01分执行清理）清理脚本路径stock/app/controllers/temp/cleanup.sh
   • 启动应用

   $ cd stock
   $ myrails     #默认80端口
   

2. TuShare安装
   • 安装python
   • 安装pandas
   • 建议安装Anaconda（若没安装Anaconda， 请单独安装lxml）
   • 本体安装：方式1 pip install tushare; 方式2 访问这里下载安装
   • 版本查看

   import tushare
   print(tushare.__version__)
   

3. 预测模型的安装
   • 安装python 3.5.x, TensorFlow 1.10.0, Numpy 1.15.0, Keras 2.2.2, Matplotlib 2.2.2
   • fork项目到服务器 git clone https://github.com/jaungiers/LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction.git

Todo

1. 股价评估的雷达图显示效果较差，欲寻找一种更合适的可视化方案
2. 添加用户浏览历史以及收藏功能。

Reference & Support

• Logo制作：DesignEVO在线Logo制作
• 财经数据获取：TuShare财经数据接口包
• 服务器配置与部署：如何在Ubuntu云服务器上部署自己的 Rails 应用
• LSTM神经网络预测模型 LSTM Neural Network for Time Series Prediction