一、系统背景与核心目标

在金融科技快速发展的背景下，股票市场预测成为量化投资领域的重要课题。传统量化分析依赖历史数据与统计模型，难以捕捉市场动态的非线性特征。本毕业设计以Python为开发语言，结合DeepSeek大模型的深度学习能力，构建了一套集股票预测、量化交易分析、数据可视化于一体的智能系统，旨在通过大数据技术提升预测精度，为投资者提供科学决策支持。系统核心目标包括：

1. 高精度预测：利用DeepSeek大模型捕捉股票价格的时间序列特征，结合多因子量化分析，提升预测准确性。
2. 量化交易策略：设计基于预测结果的交易信号生成模块，支持回测与实盘模拟。
3. 可视化交互：通过Matplotlib、Plotly等工具实现多维数据可视化，直观展示预测结果与交易策略。
4. 完整交付：提供源码、开发文档、PPT及部署指南，满足毕业设计全流程需求。

二、系统架构与技术选型

系统采用分层架构设计，主要分为数据层、模型层、分析层与展示层，技术选型兼顾效率与可扩展性。

1. 数据层：多源数据整合与清洗

股票数据具有多源、高维、噪声大的特点，系统通过以下步骤实现数据预处理：

• 数据源：接入Tushare、Yahoo Finance等API，获取历史股价、成交量、宏观经济指标等数据。
• 清洗流程：使用Pandas处理缺失值、异常值，通过滑动窗口法平滑噪声数据。
• 特征工程：提取技术指标（如MACD、RSI）、市场情绪指标（通过NLP分析新闻文本）及行业关联性特征。
  代码示例：
  ```python
  import pandas as pd
  import tushare as ts

获取股票数据

pro = ts.pro_api(‘your_token’)
df = pro.daily(ts_code=’600519.SH’, start_date=’20200101’, end_date=’20231231’)

计算技术指标

df[‘MA5’] = df[‘close’].rolling(5).mean()
df[‘RSI’] = compute_rsi(df[‘close’]) # 自定义RSI计算函数

#### 2. 模型层：DeepSeek大模型与量化模型融合
系统核心预测模块采用**DeepSeek大模型**，结合LSTM、Transformer等深度学习架构，实现多步预测。同时引入传统量化模型（如ARIMA、GARCH）作为基准对比。  
- **DeepSeek模型优势**：  
  - 处理长序列依赖：通过自注意力机制捕捉股价的长期波动模式。  
  - 多模态输入：支持文本（新闻、财报）、数值（价格、成交量）的联合学习。  
- **模型训练**：使用PyTorch框架，在GPU环境下进行分布式训练，优化损失函数（如MAE、RMSE）。  
**代码示例**：  
```python
import torch
from transformers import DeepSeekModel
# 加载预训练模型
model = DeepSeekModel.from_pretrained('deepseek/stock-prediction')
# 输入数据预处理
inputs = torch.tensor(df[['close', 'volume', 'MA5']].values).unsqueeze(0)
# 预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)
    predicted_price = outputs[:, -1, 0]  # 取最后一步预测值

3. 分析层：量化交易策略生成

基于预测结果，系统设计以下交易策略：

• 动量策略：当预测价格连续N日上涨时，生成买入信号；连续下跌时生成卖出信号。
• 均值回归策略：当预测价格偏离历史均值超过阈值时，反向操作。
• 回测模块：使用Backtrader框架模拟历史交易，计算夏普比率、最大回撤等指标。
  代码示例：
  ```python
  import backtrader as bt

class MomentumStrategy(bt.Strategy):
params = ((‘period’, 5),)

def __init__(self):
    self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.p.period)
def next(self):
    if self.data.close[0] > self.sma[0]:
        self.buy()
    elif self.data.close[0] < self.sma[0]:
        self.sell()

#### 4. 展示层：交互式可视化
系统通过以下工具实现数据可视化：  
- **Matplotlib/Seaborn**：绘制静态图表（如K线图、技术指标叠加图）。  
- **Plotly/Dash**：构建交互式仪表盘，支持动态筛选股票、调整预测参数。  
- **PPT模板**：提供系统架构图、回测结果对比图等标准化素材，便于毕业答辩展示。  
**可视化示例**：  
```python
import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=[
    go.Candlestick(x=df['trade_date'],
                   open=df['open'],
                   high=df['high'],
                   low=df['low'],
                   close=df['close']),
    go.Scatter(x=df['trade_date'], y=df['MA5'], name='MA5')
])
fig.show()

三、系统实现与优化

1. 开发流程

1. 需求分析：明确预测精度、交易策略类型、可视化需求等指标。
2. 数据采集：编写爬虫脚本或调用API，存储至MySQL/MongoDB数据库。
3. 模型训练：划分训练集、验证集、测试集，调整超参数（如学习率、批次大小）。
4. 策略回测：在历史数据上验证策略有效性，优化阈值参数。
5. 部署上线：使用Docker容器化部署，支持本地或云端运行。

2. 性能优化

• 并行计算：利用多进程/多线程加速数据预处理与模型推理。
• 模型压缩：通过量化（如INT8）和剪枝减少模型体积，提升推理速度。
• 缓存机制：对频繁查询的数据（如最新股价）进行Redis缓存。

四、毕业设计交付内容

为满足高校毕业设计要求，系统提供以下完整材料：

1. 源码：包含数据采集、模型训练、策略回测、可视化的全流程代码。
2. 文档：详细说明系统架构、算法原理、使用方法及参考文献。
3. PPT：结构化展示项目背景、技术路线、实验结果与结论。
4. 部署指南：指导如何在本地或服务器环境运行系统。

五、应用价值与扩展方向

本系统不仅可作为计算机、金融工程专业的毕业设计模板，还可进一步扩展为：

• 实盘交易系统：接入券商API，实现自动化交易。
• 多资产预测：扩展至外汇、加密货币等市场。
• 解释性分析：引入SHAP值等工具，解释模型预测依据。

结语

本文提出的基于Python与DeepSeek大模型的股票预测系统，通过融合深度学习与量化分析技术，为金融科技领域提供了可落地的解决方案。系统代码开源、文档完善，适合作为大数据、人工智能方向毕业设计的参考范例。未来可结合强化学习等前沿技术，进一步提升预测鲁棒性与交易策略收益。