1、项目介绍
技术栈：
Python语言、Flask框架、数据分析、LSTM预测算法、Echarts可视化、HTML、requests爬虫、雪球网数据、股价预测、keras、深度学习、神经网络

2、项目界面
（1）股票数据可视化分析—股价前10、成交额前20、股价区间占比分析

（2）股票数据可视化分析—股价和成交量散点图

（3）股票数据中心

（4）股票价格预测—LSTM预测算法

（5）后台数据管理

（6）股价历史数据管理（19万数据）

（7）注册登录

3、项目说明

1. 股票数据可视化分析——股价前10、成交额前20、股价区间占比分析
功能描述：通过可视化图表展示股票的关键数据指标。
特点：
股价前10：展示当前股价最高的前10支股票。
成交额前20：展示成交额最高的前20支股票。
股价区间占比分析：通过饼图展示不同股价区间的股票占比。
使用Echarts实现动态交互式图表，提升用户体验。
2. 股票数据可视化分析——股价和成交量散点图
功能描述：通过散点图展示股票的股价与成交量的关系。
特点：
使用散点图直观展示股价与成交量的分布关系。
支持按时间段筛选数据，以观察不同时间段的变化趋势。
提供回归分析功能，帮助用户理解股价与成交量的相关性。
3. 股票数据中心
功能描述：提供股票数据的详细查询和管理功能。
特点：
整合了股票的详细信息，如股票代码、名称、当前价格、成交额、涨跌幅等。
支持按条件筛选数据，如股票代码、行业、价格区间等。
提供数据导出功能，方便用户进行进一步分析。
4. 股票价格预测——LSTM预测算法
功能描述：使用LSTM（长短期记忆网络）算法预测股票价格。
特点：
数据采集：通过requests爬虫技术从雪球网等金融数据源获取历史数据。
模型训练：使用LSTM模型对历史数据进行拟合和训练。
预测功能：预测未来几天的股票价格。
可视化展示：以折线图形式展示预测结果与历史数据的对比。
5. 后台数据管理
功能描述：提供数据的管理功能，包括数据的增删改查。
特点：
支持管理员对股票数据进行管理。
提供数据导入和导出功能，方便数据备份和更新。
支持用户权限管理，确保数据安全。
6. 股价历史数据管理（19万数据）
功能描述：管理股票的历史数据，支持大数据量的存储和查询。
特点：
支持存储和管理大量的历史数据（如19万条数据）。
提供高效的数据查询功能，支持按时间段、股票代码等条件筛选数据。
提供数据统计功能，如计算历史平均价格、最大值、最小值等。
7. 注册登录
功能描述：提供用户注册和登录功能。
特点：
支持用户通过用户名和密码进行登录。
注册时需要填写必要的用户信息，如用户名、密码、邮箱等。
提供用户信息管理功能，方便用户修改个人信息。
4、核心代码

5、源码获取方式

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