支持 数据获取 → 数据存储 → 数据可视化 → 数据集创建 → 数据预处理 → 模型训练 → 实现金融数据的预测 整条流水线上的工作。

运行环境 Python3

使用前先执行:

pip3 install -r requirements.txt

进入web目录,执行:

python3 manage.py db init

创建db文件:

python3 manage.py db migrate
python3 manage.py db upgrade

python3 manage.py runserver

打开浏览器 http://127.0.0.1:5000/

在数据获取页面,首先需要获取股票基础数据

其余的数据,可以视情况,选择获取

获取成功后的数据,会在Tables界面下,对应的表中展示。

在右侧也可以通过sql语句来查询数据,结果同样会展示在页面中:

其实,查询的数据,返回的结果是一个pandas的DataFrame对象,如果有定制化的需求,可以查看源码,找到这个方法,对返回结果进行灵活处理。

可视化目前仅支持两个视图,查看之前需要先获取对应数据,才可以展示。

由于可视化的优先级目前不是最高,为了先把流程走通,仅展示两个可视化结果,后续会逐渐填充。

演示一个具体的例子:

展示结果如下:

数据集管理页面,这里会展示已存在的数据集,和新建数据集的入口

点击一个已存在的数据集,可以查看对应的详情:

点击数据集管理首页的**+新增**,可以创建一个数据集:

创建好的数据集会存在该目录下:

文件为python3的pickle格式。

对于数据集的预处理,和模型的训练等流程还在完善中,请持续关注,谢谢!

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