完整教程:机器学习:基于大数据的基金数据分析可视化系统 股票数据 金融数据 股价 Django框架 大数据技术(源码) ✅

news/2025/11/16 17:46:53/文章来源:https://www.cnblogs.com/gccbuaa/p/19228596

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1、计划介绍

技术栈:python、 Django框架、vue框架、requests爬虫、天天基金 东方财富

实现的功能:
1. 用户的注册登陆模块(包括后台权限管理,限制非管理员身份登陆后台)
2. 基金的筛选列表,可根据基金类型、基金业绩表现、基金所属主题,进行基金的筛选
3. 基金的关键词搜索,可根据基金代码、名称、简拼,进行搜索
4. 基金的详细信息,包括估值、净值,分段收益、基金公司等相关信息
5. 基金的净值走势图、基金的累计收益率走势以及与同类平均、沪深300的对比
6. 基金的历史净值列表
7. 可自选多个基金进行比较基本信息、历史收益、走势图

技术栈:
1. 爬虫科技,分析天天基金网站接口、达成模拟数据抓取
2. 后端技术,利用python的django框架搭建起后端接口,调取数据库的基金数据,以提供给前端展示
3. 前端技术,利用vue框架配合element-plus库,展示用户最终页面

2、项目界面

(1)基金列表

在这里插入图片描述

(2)基金详情信息

在这里插入图片描述

(3)基金收益率走势图

在这里插入图片描述

(4)基金净值估算图分析

在这里插入图片描述

(5)基金比对

在这里插入图片描述

(6)基金比对结果图

在这里插入图片描述

3、项目说明

实现的功能:
1. 用户的注册登陆模块(包括后台权限管理,限制非管理员身份登陆后台)
2. 基金的筛选列表,可根据基金类型、基金业绩表现、基金所属主题,进行基金的筛选
3. 基金的关键词搜索,可根据基金代码、名称、简拼,进行搜索
4. 基金的详细信息,包括估值、净值,分段收益、基金公司等相关信息
5. 基金的净值走势图、基金的累计收益率走势以及与同类平均、沪深300的对比
6. 基金的历史净值列表
7. 可自选多个基金进行比较基本信息、历史收益、走势图

技术栈:
1. 爬虫技能,分析天天基金网站接口、实现模拟数据抓取
2. 后端技术,利用python的django框架搭建起后端接口,调取数据库的基金信息,以提供给前端展示
3. 前端技术,利用vue框架配合element-plus库,展示用户最终页面

项目概述

该项目旨在为投资者提供一个全面、便捷的基金分析工具。通过整合基金数据,用户可以快速筛选、搜索和比较基金,获取基金的详细信息和历史表现,从而辅助投资决策。计划采用前后端分离的研发架构,后端负责数据爬取、处理和接口提供,前端负责用户界面展示和交互。

功能模块介绍

1. 用户注册登录模块
2. 基金筛选列表
  • 功能描述
    • 用户可以根据基金类型(如股票型、债券型、混合型等)、基金业绩表现(如近1年、近3年收益率)、基金所属主题(如新能源、科技、消费等)进行筛选。
    • 筛选结果以列表形式展示,囊括基金名称、代码、最新净值、收益率等关键信息。
  • 技术实现
    • 后端通过 Django 模型(Model)存储基金材料,使用 Django 的 ORM 管理数据库,实现筛选逻辑。
    • 前端通过 Vue.js 构建筛选表单和筛选结果显示,使用 Element-Plus 的表单组件和表格组件提升用户体验。
3. 基金关键词搜索
  • 功能描述
    • 用户可以依据基金代码、名称或简拼进行搜索。
    • 搜索结果实时反馈,支持模糊搜索,方便用户快速定位目标基金。
  • 技术实现
    • 后端使用 Django 的查询集(QuerySet)实现对数据库的搜索操作,支持模糊查询。
    • 前端通过 Vue.js 建立搜索框的交互,使用 Element-Plus 的输入框组件和搜索按钮组件。
4. 基金详细信息
  • 功能描述
    • 展示基金的估值、净值、分段收益(如近1月、近3月、近1年等)、基金公司等相关信息。
    • 献出基金的详细资料,帮助用户全面了解基金的基本情况和投资价值。
  • 技术实现
    • 后端经过 Django 模型存储基金的详细信息,通过接口提供数据。
    • 前端使用 Vue.js 和 Element-Plus 的卡片组件、表格组件等展示基金的详细信息。
5. 基金净值走势图与收益率对比
  • 功能描述
    • 展示基金的净值走势图,用户许可直观地看到基金净值随时间的变化。
    • 展示基金的累计收益率走势,并与同类平均、沪深300指数进行对比,帮助用户评估基金的相对表现。
  • 技术实现
    • 后端依据 Django 模型存储基金的历史净值数据,依据接口提供数据。
    • 前端利用 Vue.js 结合 ECharts(一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库)实现走势图的绘制。
6. 基金历史净值列表
  • 功能描述
    • 展示基金的历史净值信息,包括日期、净值、增长率等信息。
    • 用户可以凭借日期范围筛选历史净值数据。
  • 技术实现
    • 后端经过 Django 模型存储历史净值数据,通过接口提供数据。
    • 前端使用 Vue.js 和 Element-Plus 的表格组件展示历史净值列表。
7. 基金比较功能
  • 功能描述
    • 用户可以自选多个基金进行比较,包括基本信息、历史收益、走势图等。
    • 提供对比结果的可视化展示,方便用户快速对比不同基金的优劣。
  • 技术实现
    • 后端通过 Django 模型存储基金数据,通过接口提供多个基金的对比数据。
    • 前端启用 Vue.js 和 Element-Plus 实现多基金对比的交互和可视化展示。

技术栈

1. 爬虫技术
2. 后端技能
  • 功能描述
    • 使用 Python 的 Django 框架搭建后端接口,处理用户请求。
    • 调取数据库中的基金素材,提供给前端展示。
    • 实现用户认证、权限管理、内容筛选、搜索等功能。
  • 技术实现
    • 使用 Django 的 ORM 操作数据库,存储基金数据和用户信息。
    • 使用 Django REST framework 献出 RESTful API 接口,供前端调用。
    • 使用 Django 的认证系统完成用户登录、注册和权限管理。
3. 前端技术
  • 功能描述
    • 使用 Vue.js 框架结合 Element-Plus 库实现用户界面的展示和交互。
    • 提供美观、易用的用户界面,提升用户体验。
  • 技术实现
    • 使用 Vue.js 实现单页面应用(SPA),提升页面加载速度和交互性能。
    • 运用 Element-Plus 供应的组件库(如表单、表格、卡片、图表等)构建界面元素的快速开发。
    • 启用 ECharts 实现内容可视化图表的绘制。

项目优势

  1. 素材全面且实时:借助爬虫技术实时抓取天天基金的材料,确保用户获取最新的基金信息。
  2. 功能丰富:提供基金筛选、搜索、比较、详细信息查询等多种功能,满足用户不同的需求。
  3. 用户体验佳:采用 Vue.js 和 Element-Plus 开发前端界面,界面美观、交互流畅。
  4. 安全性高:通过 Django 的用户认证和权限管理,确保后台数据的安全性。

任务应用场景

4、核心代码

from django.shortcuts import render
from . import *
from django.http import HttpRequest
from index.utils import success, error
from django.http import StreamingHttpResponse
from django.http.response import HttpResponse
def search_fund(request: HttpRequest):
data = search(request.json.get("keyword"))
return success(data)
def filter_fund(request: HttpRequest):
data = filter_(**dict(request.json.items()))
return success(data)
def fund_detail(request: HttpRequest):
data = detail(request.json.get("code"))
return success(data)
def fund_jzgs_pic(request: HttpRequest):
data = get_picture(request.json.get("code"))
return HttpResponse(data, content_type="image/png")
def fund_jz_pic(request: HttpRequest):
data = get_jz_picture(request.json.get("code"))
return HttpResponse(data, content_type="image/png")
def js_data(request: HttpRequest):
data = get_js_data(request.json.get("code"))
return HttpResponse(data, content_type="application/javascript")
def ljsylzs(request: HttpRequest):
data = get_ljsylzs(**dict(request.json.items()))
return success(data)
def jbxx(request: HttpRequest):
data = get_jbxx(**dict(request.json.items()))
return success(data)
def yjpjbj(request: HttpRequest):
data = get_yjpjbj(**dict(request.json.items()))
return success(data)
def ljsyl(request: HttpRequest):
data = get_ljsyl(**dict(request.json.items()))
return success(data)

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5、源码获取方式

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