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。