基于深度学习的股票价格分析预测系统采用BS架构进行开发使用Django框架和Keras深度学习库实现股票价格预测。降重到维普查不出来

本文介绍了一种基于深度学习的股票价格分析预测系统的开发方法。该系统采用B/S架构，使用Django框架和Keras深度学习库实现股票价格预测。具体实现过程为：

1. 数据采集：从互联网上获取历史股票价格数据，并存储在数据库中。

2. 数据预处理：对原始数据进行数据清洗、数据过滤、数据标准化等处理，以保证数据质量和准确性。

3. 特征提取：从处理后的数据中提取重要的特征，包括技术指标、基本面指标、市场情绪等。

4. 模型训练：使用Keras深度学习库搭建LSTM模型，并对模型进行训练和优化。

5. 预测分析：根据历史数据和训练好的模型进行预测分析，并输出预测结果。

6. 可视化展示：将预测结果通过图表展示，以便用户更直观地了解股票价格的变化趋势。

该系统可以帮助投资者预测股票价格的走势，并提供决策支持。同时，该系统还可以根据用户的需求进行个性化设置，包括股票选择、预测时间范围、预测精度等。

总之，基于深度学习的股票价格分析预测系统具有很高的实用价值，可以为投资者提供更准确、更实用的股票投资决策支持。