股票预测产品系统

随着金融市场数据快速增长，传统人工分析方式难以满足高效决策需求。本项目基于股票历史数据构建预测系统，实现数据预处理、模型预测及结果展示，为投资者提供辅助分析工具，提高股票预测效率和决策参考价值。

本项目主要包括股票历史数据导入、数据预处理、特征提取、预测模型加载、股票价格预测、预测结果展示及接口服务等功能模块。系统支持对股票数据进行清洗与分析，根据训练好的模型完成预测，并通过后端接口向前端返回预测结果，为用户提供直观的数据分析和辅助决策服务。

在本项目中，我主要负责后端功能开发、数据处理及模型推理接口实现。项目采用 Python 开发，结合 Pandas 完成数据清洗与特征处理，利用 PyTorch 加载训练模型并实现股票预测，通过 Flask构建后端接口，实现前后端数据交互。项目难点在于保证数据预处理与模型输入的一致性，以及模型加载和预测结果的稳定输出，通过统一数据处理流程和接口设计，提高了系统的可维护性与运行效率。