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股票交易管理可视化系统,结合Python语言、Django框架、requests爬虫、Echarts可视化、tushare模块和HTML
通过以上步骤,你可以构建一个股票交易管理可视化系统,用户可以通过前端页面进行股票数据查看、交易管理,并通过Echarts图表展示股票数据的变化和交易情况。
(1)系统首页—数据可视化分析
(2)上证指数-大盘k线分析
(3)股票信息管理
(4)交易记录管理
(5)新闻资讯管理
(6)新闻资讯内容
(7)评论信息管理
(8)用户信息管理
(9)后台数据管理
(10)注册登录界面
要实现一个股票交易管理可视化系统,结合Python语言、Django框架、requests爬虫、Echarts可视化、tushare模块和HTML,可以按照以下步骤来操作:
搭建后端(使用Django框架):
创建一个Django应用程序,用于处理前端请求并与tushare模块进行交互获取股票数据。
实现路由来处理股票数据的获取和管理功能。
编写相应的逻辑代码来处理股票交易管理的业务逻辑。
爬取股票数据(使用requests爬虫和tushare模块):
使用requests库进行股票数据的爬取,或者直接使用tushare模块获取股票数据。
将爬取的股票数据存储到数据库中,以备后续的展示和管理。
搭建前端(使用HTML和Echarts可视化):
使用HTML搭建前端页面,展示股票数据和交易管理功能。
使用Echarts库来实现股票数据的可视化展示,包括K线图、折线图等。
整合前后端:
前端通过Ajax或其他方式向后端发送请求,获取股票数据和交易管理信息。
后端接收前端请求,处理数据并返回给前端页面展示。
股票交易管理功能:
实现股票交易管理功能,包括买入、卖出、持仓管理等功能。
在前端页面上展示用户的持仓情况、交易记录等信息,并通过Echarts可视化展示相关数据。
部署系统:
将前端页面和后端Django应用程序部署到服务器上,确保能够提供稳定的服务。
配置数据库连接,以便存储和读取股票数据和交易信息。
通过以上步骤,你可以构建一个股票交易管理可视化系统,用户可以通过前端页面进行股票数据查看、交易管理,并通过Echarts图表展示股票数据的变化和交易情况。
for row in data.iterrows(): # try: exchange = "" ts_code = row[1]['ts_code'] if row[1]['ts_code'].find('SH'): exchange = "上证" else: exchange = "深证" close_y = randint(5, 200) extend = choice([0.1, -0.1, 0.05, -0.05]) * random() open_t = close_y + close_y * extend stock = StockInfo( stock_id=row[1]['symbol'], stock_name=row[1]['name'], block=row[1]['market'], issuance_time=row[1]['list_date'], stock_type=exchange, closing_price_y=close_y, open_price_t=open_t, change_extent=extend ) stock.save() cnt += 1 print(cnt) # except Exception: # print(Exception) for row in data.iterrows(): try: stock = StockInfo( stock_id=row[1]['symbol'], stock_name=row[1]['name'], stock_type=row[1]['market'] ) stock.save() cnt += 1 print(cnt) except Exception: print(Exception) for row in data.iterrows(): exchange = "" ts_code = row[1]['ts_code'] if row[1]['ts_code'].find('SH'): exchange = "上证" else: exchange = "深证" stock_id = row[1]['symbol'] stock_name = row[1]['name'] stock_type = row[1]['market'] # stock = StockInfo.objects.get(stock_id=stock_id) print(stock_id, stock_name, ts_code, stock_type, exchange) # stock.stock_type = exchange # stock.block = stock_type def main(): # print(ts.get_today_all()) df = ts.get_realtime_quotes('000581') # Single stock symbol # data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fileds='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date') data = pro.query('stock_basic', exchange='', list_status='L', fileds='ts_code,symbol,name,area,industry,list_data') for ts_code, symbol, name, area, industry, list_data in data['ts_code'], data['symbol'], data['name'], data['area'], \ data['industry'], data['list_data']: print(ts_code, symbol, name, area, industry, list_data) print(data) sh_data = pro.query('stock_basic', exchange='SSE', list_status='L', fileds='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date,market') sz_data = pro.query('stock_basic', exchange='SZSE', list_status='L', fileds='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date,market') cnt = 0 for row in sh_data.iterrows(): exchange = "" ts_code = row[1]['ts_code'] if row[1]['ts_code'].find('SH') == -1: exchange = "深证" else: exchange = "上证" stock_id = row[1]['symbol'] stock_name = row[1]['name'] stock_type = row[1]['market'] try: stock = StockInfo.objects.get(stock_id=stock_id) stock.stock_type='上证' stock.block = stock_type stock.save() cnt += 1 print(cnt) except Exception: print(Exception) # stock = StockInfo.objects.get(stock_id=stock_id) # print(stock_id, stock_name, ts_code, stock_type, exchange) cnt = 0 for row in sz_data.iterrows(): exchange = "" ts_code = row[1]['ts_code'] if row[1]['ts_code'].find('SH') == -1: exchange = "深证" else: exchange = "上证" stock_id = row[1]['symbol'] stock_name = row[1]['name'] stock_type = row[1]['market'] try: stock = StockInfo.objects.get(stock_id=stock_id) stock.stock_type='深证' stock.block = stock_type stock.save() cnt += 1 print(cnt) except Exception: print(Exception) # print(stock_id, stock_name, ts_code, stock_type, exchange) if __name__ == '__main__': main()
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