精彩专栏推荐订阅：在 下方专栏👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻
💖🔥作者主页 ：计算机毕设木哥🔥 💖
文章目录
- 一、项目介绍
- 二、开发环境
- 三、视频展示
- 四、项目展示
- 五、代码展示
- 六、项目文档展示
- 七、总结
-
- [<font color=#fe2c24 >大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦👇🏻👇🏻👇🏻](#fe2c24 >大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦👇🏻👇🏻👇🏻)
一、项目介绍
选题背景
当前，中国资本市场呈现出蓬勃发展的态势，2024年已落下帷幕，券商全年的A股新开户数据也正式出炉------累计近2500万户，这一数字充分反映了投资者对股票市场的巨大热情。作为A股市场的明星股票，贵州茅台凭借其独特的投资价值备受关注，截至8月8日收盘，贵州茅台股价报1430.69元，市值17972亿元，全年净赚862亿元，分红金额将达347亿元，再创历史新高。面对如此庞大的市场数据和复杂的价格波动，传统的分析方法已难以满足投资者的需求。随着大数据技术的快速发展，Hadoop、Spark等技术逐渐成为处理海量金融数据的重要工具。传统股票分析往往依赖于简单的技术指标和人工判断，缺乏对大量历史数据的深度挖掘和智能化处理，这在面对茅台股票这样复杂多变的投资标的时显得力不从心。
选题意义
开发基于Spark的贵州茅台股票数据分析系统具有重要的实际意义和学术价值。从实用角度来看，该系统能够运用Hadoop集群处理能力和Spark的内存计算优势，对茅台股票的价格趋势、交易量变化、波动性特征进行深度分析，为投资者提供更加科学的决策依据。通过构建涵盖价格区间分布、成交量关联性、技术指标有效性等多维度的分析模块，投资者可以更准确地把握市场规律和投资时机。从技术层面而言，该系统将Python的数据处理能力与Django框架的Web开发优势相结合，配合Vue前端技术和Echarts可视化工具，形成了完整的大数据分析解决方案。这不仅推动了大数据技术在金融领域的实际应用，也为类似的股票分析系统提供了可复制的技术架构。同时，该系统通过对30多种技术指标的有效性验证和6大核心分析模块的构建，填补了传统股票分析工具在大数据处理方面的空白，为金融科技的发展贡献了有价值的探索经验。
二、开发环境
- 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
- 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
- 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
- 可视化 工具 Echarts
三、视频展示
计算机毕设大数据选题推荐 基于spark+Hadoop+python的贵州茅台股票数据分析系统【源码+文档+调试】
四、项目展示
登录模块：
管理模块：
五、代码展示
bash
# 核心功能1：价格趋势分析 - 日均价格走势分析
def analyze_daily_price_trend(stock_data):
"""分析贵州茅台日均价格走势"""
# 计算每日均价
stock_data = stock_data.withColumn("daily_avg_price",
(col("open_price") + col("close_price") + col("high_price") + col("low_price")) / 4)
# 按日期排序
stock_data = stock_data.orderBy("trade_date")
# 计算移动平均线
window_5 = Window.orderBy("trade_date").rowsBetween(-4, 0)
window_20 = Window.orderBy("trade_date").rowsBetween(-19, 0)
window_60 = Window.orderBy("trade_date").rowsBetween(-59, 0)
stock_data = stock_data.withColumn("ma5", avg("close_price").over(window_5)) \
.withColumn("ma20", avg("close_price").over(window_20)) \
.withColumn("ma60", avg("close_price").over(window_60))
# 计算价格变化率
window_lag = Window.orderBy("trade_date")
stock_data = stock_data.withColumn("prev_close", lag("close_price", 1).over(window_lag))
stock_data = stock_data.withColumn("price_change_rate",
(col("close_price") - col("prev_close")) / col("prev_close") * 100)
# 识别趋势方向
stock_data = stock_data.withColumn("trend_signal",
when(col("ma5") > col("ma20"), "上升趋势")
.when(col("ma5") < col("ma20"), "下降趋势")
.otherwise("震荡"))
# 计算波动率
stock_data = stock_data.withColumn("volatility",
(col("high_price") - col("low_price")) / col("open_price") * 100)
# 统计价格区间分布
price_ranges = stock_data.withColumn("price_range",
when(col("close_price") < 1000, "1000以下")
.when(col("close_price") < 1500, "1000-1500")
.when(col("close_price") < 2000, "1500-2000")
.otherwise("2000以上"))
result = price_ranges.groupBy("price_range").count().collect()
return stock_data, result
# 核心功能2：交易量与流动性分析 - 价量关系相关性研究
def analyze_volume_price_correlation(stock_data):
"""分析茅台股票价量关系相关性"""
# 计算成交额
stock_data = stock_data.withColumn("turnover_amount",
col("volume") * col("close_price"))
# 计算价格涨跌幅
window_lag = Window.orderBy("trade_date")
stock_data = stock_data.withColumn("prev_close", lag("close_price", 1).over(window_lag))
stock_data = stock_data.withColumn("price_change_pct",
(col("close_price") - col("prev_close")) / col("prev_close") * 100)
# 计算成交量变化率
stock_data = stock_data.withColumn("prev_volume", lag("volume", 1).over(window_lag))
stock_data = stock_data.withColumn("volume_change_pct",
(col("volume") - col("prev_volume")) / col("prev_volume") * 100)
# 识别大单交易日（成交量超过平均值2倍）
avg_volume = stock_data.select(avg("volume")).collect()[0][0]
stock_data = stock_data.withColumn("large_volume_flag",
when(col("volume") > avg_volume * 2, 1).otherwise(0))
# 计算换手率（假设流通股本为12.56亿股）
total_shares = 1256000000 # 茅台流通股本
stock_data = stock_data.withColumn("turnover_rate",
col("volume") / total_shares * 100)
# 分析价量配合情况
stock_data = stock_data.withColumn("price_volume_match",
when((col("price_change_pct") > 0) & (col("volume_change_pct") > 0), "量价齐升")
.when((col("price_change_pct") < 0) & (col("volume_change_pct") < 0), "量价齐跌")
.when((col("price_change_pct") > 0) & (col("volume_change_pct") < 0), "价升量缩")
.when((col("price_change_pct") < 0) & (col("volume_change_pct") > 0), "价跌量增")
.otherwise("横盘整理"))
# 统计不同价量配合模式的分布
price_volume_stats = stock_data.groupBy("price_volume_match").count().collect()
# 计算相关系数
correlation_data = stock_data.select("price_change_pct", "volume_change_pct").filter(
col("price_change_pct").isNotNull() & col("volume_change_pct").isNotNull())
return stock_data, price_volume_stats, correlation_data
# 核心功能3：技术指标有效性分析 - MACD指标买卖点准确度
def analyze_macd_effectiveness(stock_data):
"""分析MACD指标在茅台股票中的有效性"""
# 按日期排序
stock_data = stock_data.orderBy("trade_date")
# 计算EMA12和EMA26
window_spec = Window.orderBy("trade_date").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)
# 计算12日EMA
stock_data = stock_data.withColumn("ema12_multiplier", lit(2.0 / 13))
stock_data = stock_data.withColumn("row_number", row_number().over(Window.orderBy("trade_date")))
# 初始化第一个EMA值为收盘价
stock_data = stock_data.withColumn("ema12",
when(col("row_number") == 1, col("close_price"))
.otherwise(col("close_price") * col("ema12_multiplier") +
lag("ema12", 1).over(Window.orderBy("trade_date")) * (1 - col("ema12_multiplier"))))
# 计算26日EMA
stock_data = stock_data.withColumn("ema26_multiplier", lit(2.0 / 27))
stock_data = stock_data.withColumn("ema26",
when(col("row_number") == 1, col("close_price"))
.otherwise(col("close_price") * col("ema26_multiplier") +
lag("ema26", 1).over(Window.orderBy("trade_date")) * (1 - col("ema26_multiplier"))))
# 计算MACD线（DIF）
stock_data = stock_data.withColumn("macd_dif", col("ema12") - col("ema26"))
# 计算DEA（MACD的9日EMA）
stock_data = stock_data.withColumn("dea_multiplier", lit(2.0 / 10))
stock_data = stock_data.withColumn("dea",
when(col("row_number") == 1, col("macd_dif"))
.otherwise(col("macd_dif") * col("dea_multiplier") +
lag("dea", 1).over(Window.orderBy("trade_date")) * (1 - col("dea_multiplier"))))
# 计算MACD柱状图
stock_data = stock_data.withColumn("macd_histogram", (col("macd_dif") - col("dea")) * 2)
# 识别金叉死叉信号
window_lag = Window.orderBy("trade_date")
stock_data = stock_data.withColumn("prev_dif", lag("macd_dif", 1).over(window_lag))
stock_data = stock_data.withColumn("prev_dea", lag("dea", 1).over(window_lag))
stock_data = stock_data.withColumn("macd_signal",
when((col("prev_dif") <= col("prev_dea")) & (col("macd_dif") > col("dea")), "金叉买入")
.when((col("prev_dif") >= col("prev_dea")) & (col("macd_dif") < col("dea")), "死叉卖出")
.otherwise("持有"))
# 计算信号后的收益率（未来5日、10日收益率）
window_lead = Window.orderBy("trade_date")
stock_data = stock_data.withColumn("future_5d_price", lead("close_price", 5).over(window_lead))
stock_data = stock_data.withColumn("future_10d_price", lead("close_price", 10).over(window_lead))
stock_data = stock_data.withColumn("return_5d",
(col("future_5d_price") - col("close_price")) / col("close_price") * 100)
stock_data = stock_data.withColumn("return_10d",
(col("future_10d_price") - col("close_price")) / col("close_price") * 100)
# 统计信号准确率
buy_signals = stock_data.filter(col("macd_signal") == "金叉买入")
sell_signals = stock_data.filter(col("macd_signal") == "死叉卖出")
# 计算胜率
buy_win_rate = buy_signals.filter(col("return_5d") > 0).count() / buy_signals.count() if buy_signals.count() > 0 else 0
sell_win_rate = sell_signals.filter(col("return_5d") < 0).count() / sell_signals.count() if sell_signals.count() > 0 else 0
return stock_data, buy_win_rate, sell_win_rate六、项目文档展示
七、总结
本课题成功构建了基于Spark的贵州茅台股票数据分析系统，充分运用了Hadoop分布式存储和Spark内存计算的技术优势，实现了对茅台股票历史数据的深度挖掘和智能化分析。系统采用Python语言结合Django框架搭建后端服务，前端运用Vue技术和Echarts可视化组件，形成了完整的大数据分析解决方案。
通过对茅台股票价格趋势、交易量流动性、波动性风险以及技术指标有效性四个核心维度的深入分析，系统能够为投资者提供科学的决策支持。价格趋势分析模块通过移动平均线和波动率计算，准确识别股价运行规律；交易量分析模块通过价量关系研究，揭示市场参与度变化；技术指标分析模块通过MACD等经典指标的有效性验证，量化了技术分析的实用价值。
该系统不仅填补了传统股票分析工具在大数据处理方面的技术空白，更为金融科技领域的发展提供了可复制的技术架构。通过对30多种技术指标的综合分析和6大核心功能模块的协同工作，系统实现了从数据采集、处理、分析到可视化展示的全流程覆盖，为投资者理性决策和风险控制提供了强有力的技术保障，具有重要的实际应用价值和推广意义。
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦👇🏻👇🏻👇🏻
💖🔥作者主页 ：计算机毕设木哥🔥 💖