博主介绍：✌全网粉丝50W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈：
python语言、Flask框架、Echart可视化、MySQL数据库、HTML
机器学习、基于随机森林算法，预测股票的收盘价

2、项目界面

（1）股票成交量成交额分析

（2）股票价格分析

（3）股票换手率分析

（4）股票价格预测分析1

（5）股票价格预测分析2

（6）个人中心

（7）注册登录

3、项目说明

1. 股票成交量成交额分析

• 功能描述：
  • 该模块用于展示股票的成交量和成交额数据。
  • 通过可视化图表（如柱状图或折线图）展示股票在不同时间段内的成交量和成交额变化。
  • 用户可以直观地了解股票的市场活跃度和资金流入流出情况。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 提供的可视化组件绘制图表。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

2. 股票价格分析

• 功能描述：
  • 展示股票价格的历史走势。
  • 提供价格的开盘价、最高价、最低价和收盘价的可视化分析。
  • 用户可以查看股票价格的波动趋势，分析其市场表现。
• 技术实现：
  • 利用 ECharts 的 K 线图或折线图展示价格走势。
  • 数据来源于 MySQL 数据库，通过 Flask 后端进行数据处理和传递。

3. 股票换手率分析

• 功能描述：
  • 换手率是衡量股票交易活跃程度的重要指标。
  • 该模块通过图表展示股票的换手率变化，帮助用户了解股票的市场热度和交易活跃度。
• 技术实现：
  • 使用 ECharts 的柱状图或折线图展示换手率数据。
  • 数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端接口传递到前端页面。

4. 股票价格预测分析1

• 功能描述：
  • 基于机器学习模型（如随机森林分类器）对股票价格进行预测。
  • 提供未来一段时间内股票价格的预测趋势。
• 技术实现：
  • 使用 Python 和 Scikit-learn 构建随机森林分类器模型。
  • 数据预处理后输入模型进行预测，结果通过 Flask 后端传递到前端页面展示。

5. 股票价格预测分析2

• 功能描述：
  • 进一步展示股票价格预测的详细分析，可能包括预测的置信区间、预测误差等。
  • 提供用户对预测结果的详细解读。
• 技术实现：
  • 结合 ECharts 可视化展示预测结果。
  • 数据处理和模型预测通过 Flask 后端完成。

6. 个人中心

• 功能描述：
  • 用户可以查看自己的账户信息、操作历史、收藏的股票等。
  • 提供个性化的用户体验。
• 技术实现：
  • 使用 HTML 和 Flask 框架构建用户界面。
  • 数据存储在 MySQL 数据库中，通过 Flask 后端进行用户验证和数据管理。

7. 注册登录

• 功能描述：
  • 提供用户注册和登录功能。
  • 用户可以通过用户名和密码登录系统，访问个人中心和其他功能模块。
• 技术实现：
  • 使用 Flask 的用户认证模块（如 Flask-Login）实现用户登录功能。
  • 用户信息存储在 MySQL 数据库中，通过 Flask 后端进行数据验证和管理。

4、核心代码

# coding=utf-8
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from common.utils import *

#岁据加
data=pdsql('SELECT * FROM datasz limit 32000')

# print(data.head())
#提取特征值
selected_features =['time','code','sp']
data = data[selected_features]
# print(data)
#敬据处理
data['time']= pd.to_datetime(data['time'])
# print(data['time'])
le=LabelEncoder()
le2=LabelEncoder()
le3=LabelEncoder()
data['code']=le.fit_transform(data['code'])
# data['city']=le2.fit_transform(data['city'])
data['sp']= le3.fit_transform(data['sp'])

data['day_of_year']= data['time'].dt.dayofyear
data['day_of_week']= data['time'].dt.dayofweek
data['month']= data['time'].dt.month



#选择变量
X = data[['day_of_year','day_of_week','month','code']]

y = data['sp']
print(y)
#划分训练集 模型训练
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split( X,y,test_size=0.2)
print('222')
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10,n_jobs=-1)
clf.fit(X_train,y_train)
print(clf)
def predshangzheng(*args):
    print(args)

    date = pd.to_datetime(args[0][0])
    day_of_year = date.dayofyear
    day_of_week = date.dayofweek
    month = date.month
    # 249 3 9
    print([day_of_year,day_of_week,month])
    code = [le.transform([args[0][1]])[0]]
    # city = [le2.transform([args[0][2]])[0]]

    sample_date = pd.DataFrame({
        'day_of_year': day_of_year,
        'day_of_week': day_of_week,
        'month': month,
        'code':code

    })
    predicted_shoupanprice = clf.predict(sample_date)
    predicted_shoupanprice = le3.inverse_transform(predicted_shoupanprice)
    print(predicted_shoupanprice)
    return predicted_shoupanprice[0]


# predshangzheng(clf,['2024-12-05'])

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻