股票价格预测准确率分析技术设计文档

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以下是一篇关于历史分析记录查询接口扩充及相关技术的文章。很遗憾我暂时无法直接生成可供下载的文档，但我可以为你生成一份完整的技术设计文档内容，你可以自行复制粘贴到本地文档中进行保存和编辑。

股票价格预测准确率分析技术设计文档

一、项目概述

本项目旨在构建一个股票价格预测准确率分析系统，整合 Vue 前端框架与基于 fastAPI 的 Python 后端服务，并采用 MongoDB 存储数据。其中，股票价格预测模型选用长短期记忆网络（LSTM），通过对股票历史数据的学习与分析，预测未来股票价格走势，并精确评估预测准确率，为用户提供有价值的投资决策参考依据。

二、技术选型

  • 前端：Vue.js，以其响应式设计和组件化开发模式构建用户界面，通过 Axios 库与后端 API 进行高效数据交互，提供流畅的用户体验。
  • 后端：fastAPI，基于 Python 的高性能 Web 框架，利用 Python 的强大数据处理能力与异步编程特性搭建后端服务，结合 MongoDB 数据库进行数据存储与管理，并借助 Pydantic 实现数据验证与序列化。
  • 预测模型：LSTM，一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效处理时间序列数据，学习股票价格数据中的长期依赖关系，适用于股票价格预测任务。
  • 数据库：MongoDB，以灵活的文档型数据存储结构存储股票数据、用户信息、预测模型结果等，具备良好的可扩展性与高可用性，满足系统数据存储需求。
  • API 设计：遵循 RESTful 规范，采用 JSON 作为数据传输格式，确保接口的简洁性、一致性与跨平台兼容性，便于前端与外部系统对接。

三、前端设计

（一）页面布局与功能模块

  1. 登录/注册页面：
    • 提供简洁直观的用户登录与注册表单，包含用户名、密码、确认密码及邮箱输入框。
    • 运用 Vuex 管理用户登录状态，登录成功后自动跳转至主页面，并安全存储相关状态信息。
    • 注册时，在前端对用户输入信息进行实时验证，包括密码强度检查、邮箱格式校验等，确保数据合法性与完整性，提升注册流程的友好性。
  2. 主页面：
    • 导航栏：布局“股票数据导入”、“预测模型选择”、“准确率分析结果展示”等关键导航链接，方便用户切换功能模块。
    • 股票数据导入区域：用户可通过文件上传组件选择本地 CSV 格式的股票历史数据文件，上传时通过 Axios 以二进制流形式将文件发送至后端，并实时显示上传进度与状态信息。成功上传后，展示数据基本信息，如股票代码、数据起止日期、数据量等。
    • 预测模型选择区域：通过与后端/api/get_prediction_models接口交互获取可用的股票价格预测模型列表，包含 LSTM 模型及其他可选模型，以单选按钮或下拉菜单形式呈现给用户，用户可选择一个或多个模型进行准确率分析。
    • 分析结果展示区域：借助 Echarts 等图表库，以折线图展示预测值与实际值对比、柱状图展示不同模型准确率指标对比，以及表格形式详细呈现不同模型的预测准确率结果，包括预测时间段、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）等关键指标。用户可通过鼠标交互操作查看图表详情，如数据点具体数值、趋势线等。
  3. 历史分析记录页面：
    • 与后端/api/get_analysis_records接口通信获取用户的历史分析记录数据，以列表形式展示，每条记录包含分析时间、股票代码、所选模型以及对应的准确率指标等信息。
    • 提供搜索框和筛选条件下拉菜单，用户可依据股票代码、分析时间范围、模型名称等条件进行搜索和筛选操作，前端根据用户输入构建查询参数并发送 API 请求获取筛选后的结果，动态更新页面展示内容。

（二）交互设计

  1. 在“股票数据导入”环节，用户选择文件后触发上传事件，前端先进行本地文件格式校验，校验通过则调用上传接口发送数据至后端。后端处理完成后返回结果，前端根据结果提示用户上传成功或失败，并在成功时更新页面数据展示区域。
  2. 当用户在“预测模型选择”区域选定模型并点击“开始分析”按钮时，前端收集所选模型信息及对应的股票数据标识，通过 Axios 发送 POST 请求至后端的/api/run_prediction_analysis接口。后端进行预测计算并返回结果后，前端利用 Echarts 等图表库对结果进行可视化处理并展示在指定区域。
  3. 在“历史分析记录页面”，用户进行搜索或筛选操作时，前端实时监听输入事件，构建并发送包含查询参数的 API 请求，接收后端返回的符合条件的数据并更新页面列表展示。

四、后端设计

（一）数据存储与管理

  1. 数据库集合设计：
    • 用户集合（users）：存储用户的注册信息，包括用户 ID、用户名、密码哈希值（采用安全哈希算法，如 bcrypt）、邮箱等字段，保障用户密码安全。
    • 股票数据集合（stockData）：保存股票的历史数据，每个文档包含股票代码、日期数组、开盘价数组、收盘价数组、最高价数组、最低价数组、成交量数组等信息，以股票代码和日期作为复合索引，便于数据查询与检索。
    • 预测模型集合（predictionModels）：记录系统中可用的预测模型信息，如模型 ID、模型名称（包含 LSTM 模型名称）、模型参数配置模板、模型描述等字段，方便在预测分析过程中调用和配置。
    • 分析记录集合（analysisRecords）：存储每次股票价格预测准确率分析的结果信息，包括记录 ID、用户 ID、股票数据 ID、预测模型 ID、分析时间、MAE、MSE 等指标，通过用户 ID 和分析时间建立索引，提高查询效率。
  2. 数据访问层（DAO）设计：
    • 创建针对各个数据库集合的 DAO 模块，每个模块封装对相应集合的基本操作方法，如插入数据（insert）、查询数据（find）、更新数据（update）和删除数据（delete）等。例如，StockDataDAO 模块提供方法用于将解析后的股票历史数据插入 stockData 集合，以及根据股票代码和日期范围查询数据等功能，在内部实现与 MongoDB 数据库的连接与交互操作，对外提供统一的数据访问接口。

（二）业务逻辑层

  1. 数据处理服务：
    • 处理前端上传的股票历史数据文件，利用 csv-parser 等库解析 CSV 数据，将其转换为符合 MongoDB 存储结构的文档对象，并存储到 stockData 集合中。在数据存储前，进行数据清洗和预处理工作，包括处理缺失值（如采用均值填充、线性插值等方法）、异常值检测与修正（根据数据分布特征设定阈值进行判断和处理）等操作，确保数据的质量和完整性。
    • 根据前端传入的股票数据标识和预测模型信息，从数据库中获取相应的数据，并调用对应的预测模型算法库进行预测计算。在预测模型调用过程中，根据预测模型集合中的参数配置模板，结合实际数据情况对模型进行初始化和参数调整，确保模型的准确性和适应性。对于 LSTM 模型，需进行以下特殊处理：
      • 数据预处理：将股票价格数据进行归一化处理，将其转换为适合 LSTM 模型输入的格式，如将时间序列数据按照固定的时间步长进行分割，构建训练集和测试集。
      • 模型构建与训练：使用 Keras 或 TensorFlow 等深度学习框架构建 LSTM 模型，根据数据特征和预测目标确定模型的结构，如隐藏层数量、神经元数量等参数。然后，使用训练集对 LSTM 模型进行训练，通过反向传播算法调整模型的权重和偏差，以最小化预测误差。
      • 模型预测：使用训练好的 LSTM 模型对测试集或新的股票价格数据进行预测，得到预测结果。
  2. 准确率分析服务：
    • 接收预测结果和实际股票价格数据，按照 MAE 和 MSE 的计算公式进行准确率指标计算。MAE 计算公式为：$\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}|y_i - \hat{y}i|$，其中 $y_i$ 是实际值，$\hat{y}_i$ 是预测值，$n$ 是数据点数量；MSE 计算公式为：$\frac{1}{n}\sum^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$。计算完成后，将准确率分析结果封装为文档对象，存储到 analysisRecords 集合中，并返回给前端用于展示。
  3. 用户管理服务：
    • 处理用户的注册和登录请求。注册时，对用户输入的用户名和邮箱进行唯一性验证，密码进行哈希处理后存储到 users 集合中。登录时，根据用户名或邮箱查询用户信息，验证密码哈希值是否匹配，若匹配则生成并返回包含用户 ID 和登录令牌（Token）的对象，登录令牌采用 JWT（JSON Web Tokens）机制生成，包含用户信息和过期时间等内容，用于后续的请求验证。在用户管理服务中，还包括用户信息查询、修改密码等功能模块，确保用户信息的安全管理与便捷操作。

（三）后端架构与部署

  1. 采用分层架构设计，分为表现层（接收前端请求并返回响应）、业务逻辑层（处理核心业务逻辑）和数据访问层（与数据库交互）。各层之间通过接口进行解耦，降低代码的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。在表现层，利用 fastAPI 框架的路由机制，将不同的 API 端点映射到对应的业务逻辑处理函数上；业务逻辑层专注于处理业务规则和数据处理流程；数据访问层负责与 MongoDB 数据库进行高效的数据交互操作。
  2. 后端服务部署在云服务器上，使用 Gunicorn 作为 WSGI 服务器，结合 Uvicorn 运行 fastAPI 应用，实现高性能的生产环境部署，充分发挥 fastAPI 的异步优势，确保后端服务的稳定性、可靠性与高性能。同时，配置 MongoDB 的副本集模式，提高数据库的可用性和数据冗余备份能力，防止单点故障对系统造成影响。

五、API 设计

（一）API 端点与功能描述

  1. 用户注册接口（/api/register）：
    • 请求方法：POST
    • 请求参数：用户名（username）、密码（password）、确认密码（confirm_password）、邮箱（email）
    • 响应结果：注册成功返回用户信息对象，包含用户 ID、用户名、邮箱等；注册失败返回相应的错误信息，如用户名已存在、密码不一致等状态码及错误详情。
  2. 用户登录接口（/api/login）：
    • 请求方法：POST
    • 请求参数：用户名或邮箱（username_email）、密码（password）
    • 响应结果：登录成功返回包含用户 ID 和登录令牌（Token）的对象，Token 采用 JWT 格式；登录失败返回错误信息，如用户名或密码错误及相应状态码。
  3. 股票数据上传接口（/api/upload_stock_data）：
    • 请求方法：POST
    • 请求参数：文件（file），即包含股票历史数据的 CSV 文件
    • 响应结果：成功上传返回数据存储成功的消息以及数据的基本信息，如股票代码、数据范围等；上传失败返回错误原因，如文件格式错误、数据解析失败等状态码及详细错误信息。
  4. 预测模型选择与分析接口（/api/run_prediction_analysis）：
    • 请求方法：POST
    • 请求参数：股票数据 ID（stock_data_id）、预测模型 ID 列表（model_ids）
    • 响应结果：返回各个预测模型的准确率分析结果对象列表，每个对象包含模型名称、MAE、MSE 等指标信息以及分析状态码，成功或失败的详细信息。对于 LSTM 模型，返回的结果中还可包含模型训练的相关信息，如训练时间、训练轮数、损失值变化曲线等，以便用户深入了解模型的训练过程和性能表现。
  5. 历史分析记录查询接口（/api/get_analysis_records）：
    • 请求方法：GET
    • 请求参数：可选参数包括用户 ID（user_id）、股票代码（stock_code）、分析时间范围（start_date，end_date）等，用于筛选查询记录
    • 响应结果：返回符合条件的历史分析记录对象列表，每个对象包含分析记录 ID、股票数据信息、预测模型信息、准确率指标以及分析时间等，同时附带查询结果状态码及相关信息。
  6. 获取预测模型信息接口（/api/get_prediction_models）：
    • 请求方法：GET
    • 响应结果：返回系统中可用的预测模型列表信息，包括模型 ID、模型名称（其中包含 LSTM 模型名称）、模型描述等，方便前端展示给用户进行选择。

（二）API 安全与权限管理

  1. 对于需要用户登录才能访问的 API 接口（如股票数据上传、预测模型分析、历史分析记录查询等），在请求头中添加 Authorization 字段，传入用户登录令牌（Token），后端中间件首先验证 Token 的有效性，利用 jsonwebtoken 库解析 Token 获取用户信息，若 Token 无效或已过期，返回 401 Unauthorized 错误响应。
  2. 根据用户角色（如普通用户、管理员用户等）分配不同的权限级别，在后端业务逻辑中对不同 API 端点进行权限控制。例如，管理员用户可以查看所有用户的分析记录，而普通用户只能查询自己的记录。在处理分析记录查询请求时，若普通用户尝试查询其他用户的记录，后端返回 403 Forbidden 错误响应，确保数据的安全性和隐私性。

六、总结

本技术设计文档全面阐述了基于 Vue 前端框架、fastAPI 后端服务与 MongoDB 存储，并采用 LSTM 作为股票价格预测模型的股票价格预测准确率分析系统的设计方案。涵盖前端、后端以及 API 设计的各个方面，通过合理的技术选型与架构设计，旨在打造一个功能完备、性能高效、安全可靠且易于扩展的系统，为用户提供精准、便捷的股票价格预测准确率分析服务，助力用户在股票投资领域做出更科学的决策。在后续开发过程中，可根据实际需求进一步优化和细化各个模块的功能与实现细节，确保系统的高质量交付与稳定运行。

以上内容仅供参考，你可根据实际项目情况进行进一步的调整与完善。 这份文档是围绕股票价格预测准确率分析系统进行全面阐述。首先明确了项目概述，介绍系统的目标和主要技术组成。接着从技术选型方面分别阐述了前端、后端、预测模型、数据库和 API 的选择依据。在前端设计部分，详细说明了页面布局、功能模块和交互设计，包括登录/注册、主页面和历史分析记录页面的具体内容。后端设计则涵盖了数据存储与管理、业务逻辑层和后端架构与部署，包括数据库集合设计、数据处理和准确率分析服务以及后端的分层架构和部署方式。API 设计部分明确了各个端点的功能和安全与权限管理。最后对整个系统进行总结，强调其功能、优势和可扩展性。整体内容旨在为开发该系统提供全面的技术指导和参考。