U vezi sa brzim razvojem informacionih tehnologija aplikacije informacionih tehnologija postaju sve češće U ovom članku predstavljen je sistem za analizu i prognoziranje cijena dionica na osnovu Djang

Wraz z szybkim rozwojem technologii informacyjnych, aplikacje technologii informacyjnych stają się coraz bardziej powszechne. W tym artykule przedstawiono system analizy i prognozowania cen akcji oparty na Django i LSTM, który zapewnia bardziej dokładne prognozy dla inwestorów w kontekście obecnego rozwoju branży finansowej. Najpierw przedstawiono kontekst i obecną sytuację w analizie i prognozowaniu cen akcji, przeanalizowano ograniczenia tradycyjnych metod prognozowania akcji i zaproponowano model prognozowania akcji oparty na głębokim sieciach neuronowych LSTM. Opisano zasadę i metodę wykorzystywaną do wykonania modelu. Następnie przedstawiono projekt i implementację systemu prognozowania akcji na podstawie frameworka Django, w tym moduły funkcjonalne i interfejs projektowania. W tradycyjnych metodach prognozowania akcji tylko modele prognozowania oparte na metodach statystycznych uwzględniają wpływ niektórych wskaźników ekonomicznych i ignorują wiele innych czynników, co prowadzi do niedokładnych prognoz. Model głębokiego uczenia sieci neuronowych LSTM, jako model sieci neuronowej z pamięcią, może uchwycić więcej wzorców szeregów czasowych danych i poprawić dokładność prognozowania akcji. Proponowany system prognozowania akcji na podstawie frameworka Django ma dobrą skalowalność i łatwość utrzymania, a podzielono go na moduły do wejścia do systemu, rejestracji użytkowników, pobierania danych, przetwarzania wstępnego, szkolenia modelu, wiadomości o akcjach itp., aby osiągnąć funkcje takie jak pobieranie danych o akcjach, czyszczenie i prognozowanie. Definiując hiperparametry modelu LSTM, takie jak długość kroków czasowych, liczbę warstw ukrytych i liczbę iteracji treningowych, projektuje się i dostosowuje model uczenia z różnych perspektyw, aby określić strukturę głębokiej sieci neuronowej. Ten artykuł zapewnia odniesienie do prognozowania kierunku cen akcji dziesięciu krajowych firm, z wysoką zdolnością prognozowania i dobrą stabilnością rozwiniętego systemu, co umożliwia dostarczanie bardziej niezawodnych prognoz akcji dla inwestorów