مع التطور السريع لتكنولوجيا المعلومات ، تصبح تطبيقات تكنولوجيا المعلومات أكثر انتشارًا يقدم هذا المقال نظامًا لتحليل وتوقع أسعار الأسهم يستند إلى Django و LSTM ، والذي يوفر نتائج تنبؤ أكثر دقة للمستثم

В связи с быстрым развитием информационных технологий приложения информационных технологий становятся все более распространенными. В этой статье представлена система анализа и прогнозирования цен на акции на основе Django и LSTM, которая предоставляет более точные прогнозы для инвесторов в контексте текущего развития финансовой отрасли. Сначала представлен контекст и текущая ситуация в анализе и прогнозировании цен на акции, анализируются ограничения традиционных методов прогнозирования акций, и предлагается модель прогнозирования акций, основанная на глубоком обучении нейронных сетей LSTM. Описывается принцип и метод, используемый для выполнения модели. Затем представлен дизайн и реализация системы прогнозирования акций на основе фреймворка Django, включая функциональные модули и дизайн интерфейса. В традиционных методах прогнозирования акций только модели прогнозирования, основанные на статистических методах, считают влияние только некоторых экономических показателей и игнорируют влияние многих других факторов, что приводит к неточным прогнозам. Модель глубокого обучения нейронных сетей LSTM, как модель нейронной сети с памятью, может захватывать больше шаблонов временных рядов данных и улучшать точность прогнозирования акций. Предложенная в этой статье система прогнозирования акций на основе фреймворка Django имеет хорошую расширяемость и легкость обслуживания, и делится на модули входа в систему, регистрации пользователей, получения данных, предварительной обработки, обучения моделей, акционных новостей и т. д. для достижения функций, таких как получение данных акций, очистка и прогнозирование. Путем определения гиперпараметров модели LSTM, таких как длина временных шагов, количество скрытых слоев и количество тренировочных итераций, проектируется и настраивается модель обучения с разных точек зрения, чтобы определить структуру нейронной сети глубокого обучения. Эта статья предоставляет ссылку на прогноз направления цен на акции десяти национальных компаний, с высокой способностью прогнозирования и хорошей стабильностью разработанной системы, что позволяет предоставлять более надежные прогнозы акций для инвесторов