基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统 | 大数据技术太难学不会？用茅台股票分析系统轻松掌握Hadoop+Spark

💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐

基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统介绍

贵州茅台股票数据分析系统是一个基于大数据技术架构的综合性金融数据分析平台，专门针对茅台股票进行深度数据挖掘与智能分析。系统采用Hadoop分布式存储框架结合Spark大数据处理引擎作为核心技术架构，能够高效处理海量股票交易数据，通过HDFS分布式文件系统确保数据存储的可靠性与扩展性，利用Spark SQL进行复杂的数据查询与统计分析，同时集成Pandas和NumPy等Python数据科学库进行精确的数值计算与数据处理。系统后端采用Django框架构建RESTful API接口，前端基于Vue.js框架配合ElementUI组件库打造现代化用户界面，通过Echarts可视化图表库实现数据的直观展示，底层数据持久化采用MySQL关系型数据库。功能模块涵盖系统首页总览、个人中心管理、用户权限管理、茅台股票数据管理、价格趋势分析、技术指标分析、波动率与风险分析、成交量与流动性分析以及系统管理等核心业务场景，能够为用户提供从数据采集、存储、处理到可视化分析的完整解决方案，帮助投资者和研究人员深入理解茅台股票的市场表现规律，为投资决策提供科学的数据支撑。

基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统演示视频

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基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统演示图片

基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统代码展示

# 价格趋势分析核心业务处理函数
def analyze_price_trend(request):
    stock_code = request.GET.get('stock_code', '600519')
    days = int(request.GET.get('days', 30))
    
    # 获取茅台股票历史数据
    stock_data = StockData.objects.filter(
        stock_code=stock_code
    ).order_by('-trade_date')[:days]
    
    prices = [float(data.close_price) for data in reversed(stock_data)]
    dates = [data.trade_date.strftime('%Y-%m-%d') for data in reversed(stock_data)]
    
    # 计算移动平均线
    ma5 = []
    ma10 = []
    ma20 = []
    
    for i in range(len(prices)):
        if i >= 4:
            ma5.append(sum(prices[i-4:i+1]) / 5)
        else:
            ma5.append(None)
            
        if i >= 9:
            ma10.append(sum(prices[i-9:i+1]) / 10)
        else:
            ma10.append(None)
            
        if i >= 19:
            ma20.append(sum(prices[i-19:i+1]) / 20)
        else:
            ma20.append(None)
    
    # 计算价格趋势方向
    recent_prices = prices[-5:]
    trend_direction = "上升" if recent_prices[-1] > recent_prices[0] else "下降"
    
    # 计算涨跌幅
    price_changes = []
    for i in range(1, len(prices)):
        change_rate = (prices[i] - prices[i-1]) / prices[i-1] * 100
        price_changes.append(round(change_rate, 2))
    
    # 识别支撑位和阻力位
    resistance_level = max(prices[-10:]) if len(prices) >= 10 else max(prices)
    support_level = min(prices[-10:]) if len(prices) >= 10 else min(prices)
    
    trend_data = {
        'dates': dates,
        'prices': prices,
        'ma5': ma5,
        'ma10': ma10,
        'ma20': ma20,
        'trend_direction': trend_direction,
        'resistance_level': resistance_level,
        'support_level': support_level,
        'price_changes': price_changes
    }
    
    return JsonResponse({'status': 'success', 'data': trend_data})

# 技术指标分析核心业务处理函数
def calculate_technical_indicators(request):
    stock_code = request.GET.get('stock_code', '600519')
    period = int(request.GET.get('period', 14))
    
    # 获取股票数据用于技术指标计算
    stock_data = StockData.objects.filter(
        stock_code=stock_code
    ).order_by('-trade_date')[:period * 3]
    
    close_prices = [float(data.close_price) for data in reversed(stock_data)]
    high_prices = [float(data.high_price) for data in reversed(stock_data)]
    low_prices = [float(data.low_price) for data in reversed(stock_data)]
    volumes = [float(data.volume) for data in reversed(stock_data)]

基于大数据的贵州茅台股票数据分析系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐