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证券投资分析系统的设计与实现的中期报告
一、项目简介
本项目是一个证券投资分析系统，旨在提供股票市场、基金市场等金融数据的实时查询、综合分析和选股推荐功能。该系统包括了数据采集、数据储存、数据分析和推荐算法等四个主要模块。本中期报告主要介绍了该系统设计与实现的过程。
二、系统设计
1.数据采集模块
该模块负责从数据源中采集数据，并将数据存储到数据库中，以便于下一步的数据分析。我们选择了使用Python的requests库进行网页爬取，并使用PyMySQL完成数据库操作。在数据采集中，我们主要采集了以下两个方面的数据：
（1）股票市场数据：包括股票实时行情、股票历史行情、股票公司基本信息、股票公司财报信息等。
（2）基金市场数据：包括各类基金实时行情、基金历史净值、基金份额变化、基金公司基本信息等。
2.数据储存模块
该模块负责将采集来的数据正确地存储到数据库中。我们选择了MySQL作为数据库，并设计了以下数据表结构：
（1）StockBasicInfo：存储所有股票的基本信息，包括股票代码、股票名称、所属行业等。
（2）StockHistoryQuote：存储所有股票的历史行情，包括日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。
（3）StockReport：存储所有股票的财报信息，包括季度报告、年报等。
（4）FundBasicInfo：存储所有基金的基本信息，包括基金代码、基金名称、基金类型等。
（5）FundHistoryNav：存储所有基金的历史净值，包括日期、单位净值、累计净值等。
3.数据分析模块
该模块主要使用Python的pandas库进行数据分析和处理，以便于后续的综合分析和选股推荐。我们主要进行了以下几个方面的数据分析：
（1）股票市场：分析了各个板块的涨跌幅情况，分析了个股的价值情况，包括市盈率、市净率等。
（2）基金市场：分析了各种基金的投资组合和收益情况，以及各类基金的波动率等。
（3）财经新闻：分析了各大财经新闻网站的实时新闻，以及新闻事件对市场的影响。
4.推荐算法模块
该模块主要使用Python的sklearn库进行机器学习和推荐算法的实现。我们主要进行了以下几个方面的推荐算法：
（1）股票推荐：根据历史行情和财报数据，我们实现了一个基于SVM的股票推荐算法。该算法可以根据用户选择的行业和投资标准，推荐出符合条件的股票。
（2）基金推荐：根据基金历史净值和基金类型，我们实现了一个基于K-Means的基金推荐算法。该算法可以根据用户选择的风险偏好和收益标准，推荐出适合用户的基金。
三、系统实现
我们采用了以下主要技术来实现该系统：
1.Python：使用Python作为主要编程语言，完成数据采集、数据库操作、数据分析、推荐算法等环节。
2.MySQL：使用MySQL作为数据库，存储采集来的各类数据。
3.Flask：使用Flask框架搭建网页前端，以便用户可以直接查询和使用该系统。
4.HTML/CSS/JavaScript：使用HTML/CSS/JavaScript实现网页前端的设计和交互。
五、项目进展
目前，我们已经完成了该系统的主要设计和基础功能的实现。目前正在进行系统测试和算法优化，以进一步提高系统的性能和实用性。
本中期报告主要介绍了该系统的设计和实现过程，后续将进行更加详细的实现步骤和算法优化情况的介绍。