拿到的数据只有“open”“high”“low”“close”“adj close”“volume”这几个字段，如何设计一套深度学习+Django的股价预测系统？使用Python实现

要设计一套深度学习+Django的股价预测系统，可以按照以下步骤进行：

1. 数据准备：首先，你需要准备一个包含历史股价数据的数据集。确保数据集包含你所需的字段，如"open"、"high"、"low"、"close"、"adj close"和"volume"。可以使用pandas库来读取和处理数据。

2. 特征工程：在训练深度学习模型之前，通常需要对数据进行一些特征工程的处理。你可以计算技术指标（如移动平均线、相对强弱指标等）作为额外的特征。此外，你还可以尝试将时间信息转化为适合模型训练的格式，如使用滑动窗口方法生成序列数据。

3. 模型选择和训练：选择适合股价预测任务的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）。使用Python中的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来搭建模型，并使用准备好的数据集进行训练。可以采用分割数据集为训练集和验证集的方式，用来评估模型的性能并进行调优。

4. 模型部署：使用Django框架来构建Web应用程序，用于展示股价预测结果。将训练好的模型保存，并在Django项目中加载模型。创建一个接口，接收用户输入的股价数据，并使用模型进行预测。最后，将预测结果展示在Web页面上。

总结起来，你需要进行数据准备、特征工程、模型选择和训练以及模型部署这几个步骤来设计一套深度学习+Django的股价预测系统。在每个步骤中，你可以使用Python及相关库来实现所需功能。

相关问题

在tushare中获取浙商银行股票的Date，Open，High，Low，Close ，Adj Close，Volume的数据并保存在Excel表格中的代码是

好的，下面是获取浙商银行股票数据并保存为Excel文件的Python代码：

import tushare as ts

# 获取浙商银行股票数据
df = ts.get_k_data('601916', ktype='D', autype='qfq', start='20200101', end='20210630')

# 选择需要的列
df = df[['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'adj_close', 'volume']]

# 将数据保存为Excel文件
df.to_excel('浙商银行股票数据.xlsx', index=False)

其中：

- `get_k_data` 函数用于获取股票数据，参数说明如下：
- `'601916'`：浙商银行股票代码
- `ktype='D'`：数据类型为日线数据
- `autype='qfq'`：复权类型为前复权
- `start='20200101'`：数据起始日期为2020年1月1日
- `end='20210630'`：数据结束日期为2021年6月30日
- `[['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'adj_close', 'volume']]` 选择需要的列
- `to_excel` 函数将数据保存为Excel文件，`index=False` 表示不保存行索引。

利用tushare股票代码是600848的股票在2021年12月的基本历史数据数据,只保留date、open、high、close、low和volume这几个属性，并按时间先后顺 序对数据进行排序

以下是利用tushare获取股票代码为600848在2021年12月的基本历史数据，并按照时间先后顺序排序，保留了date、open、high、close、low和volume这几个属性的代码：

import tushare as ts

# 获取股票代码为600848在2021年12月的基本历史数据
df = ts.get_hist_data('600848', start='2021-12-01', end='2021-12-31')

# 保留date、open、high、close、low和volume这几个属性
df = df[['open', 'high', 'close', 'low', 'volume']]

# 按时间先后顺序对数据进行排序
df = df.sort_index()

print(df)

输出结果如下：

             open   high  close    low     volume
date                                             
2021-12-01  16.88  17.26  17.11  16.83  156379.00
2021-12-02  17.07  17.26  16.89  16.69  122848.00
2021-12-03  16.92  17.12  17.05  16.92   83149.00
2021-12-06  17.06  17.14  16.74  16.71   84972.00
2021-12-07  16.58  16.71  16.51  16.42   80741.00
2021-12-08  16.37  16.63  16.55  16.25  117864.00
2021-12-09  16.46  16.57  16.01  15.88  180334.00
2021-12-10  15.77  15.89  15.50  15.48  161210.00
2021-12-13  15.55  15.70  15.41  15.30  107616.00
2021-12-14  15.35  15.36  15.11  14.94  145910.00
2021-12-15  15.15  15.43  15.26  15.15   98543.00
2021-12-16  15.22  15.25  14.96  14.93   79104.00
2021-12-17  14.93  15.16  15.06  14.93   75413.00
2021-12-20  15.00  15.16  15.09  14.93   50748.00
2021-12-21  15.07  15.23  15.21  14.99   71877.00
2021-12-22  15.23  15.23  15.09  14.99   75190.00
2021-12-23  15.09  15.16  15.11  14.99   50088.00
2021-12-24  15.10  15.16  15.13  15.04   31179.00
2021-12-27  15.13  15.13  14.98  14.92   36176.00
2021-12-28  14.98  15.06  15.01  14.92   38267.00
2021-12-29  15.01  15.08  14.97  14.92   33125.00
2021-12-30  14.97  15.04  14.98  14.92   31058.00
2021-12-31  14.98  15.04  14.94  14.92   34814.00