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        股票市场行情分析与预测是数据分析领域里面的重头戏，其符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。本项目基于 Python 利用网络爬虫技术从某财经网站采集上证指数、创业板指数等大盘指数数据，以及个股数据，同时抓取股票公司的简介、财务指标和机构预测等数据，并进行 KDJ、BOLL等技术指标的计算，构建股票数据分析系统，前端利用echarts进行可视化。基于深度学习算法实现股票价格预测，为投资提供可能的趋势分析。

更新日志：代码重构，美化页面和交互；增加股票量化分析模块，分析股票收益率等指标；

        基于大数据的股票数据可视化分析与预测系统的功能组成如下图所示：

        数据获取是股票数据分析的第一步，找不到可靠、真实的数据，量化分析就无从谈起。随着信息技术的不断发展，数据获取渠道也越来越多，当前包括开源的股票数据获取的工具：tushare、baostock、pandas_datareader和yahool等财经数据API，这样可以节省不少精力。当这些开源的API接口不能满足自己特定场景的股票数据需求的时候，我们可以从某些财经网站抓取所需的数据。以 tushare 为例：

        获取所有股票列表：

        获取所有股票的历史 K线数据：

        当开源工具不能满足需求时，如需要获取个股北向资金持仓排名的数据，需要编写爬虫：

        获取的数据为股票的原始 K 线数据，包括 open、close、high、low、volume 等，基于这些数据我们可以计算股票的均线（MA）、布林线（BOLL）、KDJ 和 MACD 等常用技术指标，其计算方法如下：

        指数主要包括上证指数、深证成指、创业板指、中小板指、沪深300、上证50等，通过点击指数的 tab 标签，实现该指数行情的 K线数据可视化展示，同时后端计算出 BOLL 指标，其效果如下： 

        利用爬虫获取某财经网站的最新龙虎榜数据，获取其股票代码、股票名称、所属版块、涨跌幅、主力资金净流入等信息湖人赛事前瞻。 

        个股的诊断主要围绕个股的基本面（公司简介）、资金面（各类财务指标）和技术面（各类技术指标）等来展开，同时提供自选列表功能，点击自选股列表个股快速诊断。也支持股票的模糊查询、代码查询等功能：

         股票的对比分析主要围绕两只股票的技术指标、K先形态、财务状况以及机构预测盈利等信息，支持股票的模糊查询、代码查询等功能：

         个股的历史行情数据为典型的时序数据，本项目采用循环神经网络实现股票价格的预测，通过调整时间窗口、训练的次数等参数，测试模型预测的效果：

利用pandas等工具包，计算股票的日收益率、累计收益率等波动曲线，并计算年化收益率和最大回撤，从多维度评估该股票的收益情况：

        本项目利用 python 获取股票行情数据，包括K线数据、财务指标、机构预测、公司简介、资金流入等数据，并计算 MA、EMA、BOLL、KDJ 和 MACD 等技术指标，基于此实现股票的诊断、对比分析等功能，并利用循环神经网络实现对个股的未来趋势进行预测，为投资提供一定的参考。

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