【精品大数据项目】基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化，附源码_数据可视化_数据分析_毕设选题_SPark_大数据项目_文档指导

💖💖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

目录

• 基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化介绍
• 基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化演示视频
• 基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化演示图片
• 基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化代码展示
• 基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化文档展示

基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化介绍

本系统名为《基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化》，是一个面向计算机专业毕业设计场景的综合型数据应用项目。系统以美国股市历史行情数据为分析对象，依托Hadoop分布式文件系统（HDFS）实现原始数据的高效存储与管理，并借助Spark分布式计算引擎对海量股票交易记录进行预处理、特征提取与多维指标计算。后端服务采用Spring Boot框架构建RESTful API接口，前端则基于Vue框架配合ECharts图表库完成可视化交互界面的开发，最终在Web端呈现股票市场的多维度分析结果。系统的功能模块涵盖市场行情总览、个股表现排序、板块轮动追踪、时间序列趋势、风险波动评估、资金流向分析以及价值因子挖掘等七个核心维度，能够满足用户对股票历史数据的综合性分析需求。整个项目严格遵循毕业设计的技术规范与开发流程，既体现了大数据技术栈在实际业务场景中的落地应用，也展示了前后端分离架构下的系统整合能力，是一套功能完整、逻辑清晰、具有实际参考价值的软件工程实践成果。

基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化演示视频

演示视频

基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化演示图片

基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, stddev, max as spark_max, min as spark_min, count, sum as spark_sum, date_format, when, row_number
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.types import DateType, DoubleType, StringType
import pandas as pd

spark = SparkSession.builder.appName("StockHistoryAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()

# 功能一：市场行情分析（核心处理函数）
def analyze_market_overview(start_date, end_date):
df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/stock_data/*.parquet")
df_filtered = df.filter((col("date") >= start_date) & (col("date") <= end_date))
df_filtered = df_filtered.withColumn("year_month", date_format("date", "yyyy-MM"))
daily_agg = df_filtered.groupBy("date").agg(avg("close").alias("avg_close"), avg("volume").alias("avg_volume"), count("symbol").alias("active_stocks"))
monthly_agg = df_filtered.groupBy("year_month").agg(avg("close").alias("month_avg"), spark_max("close").alias("month_high"), spark_min("close").alias("month_low"))
window_spec = Window.orderBy("date").rowsBetween(–4, 0)
daily_agg = daily_agg.withColumn("ma_5", avg("avg_close").over(window_spec))
result = daily_agg.collect()
result_list = [{"date": row["date"].strftime("%Y-%m-%d"), "avg_close": float(row["avg_close"]), "avg_volume": int(row["avg_volume"]), "active_stocks": int(row["active_stocks"]), "ma_5": float(row["ma_5"]) if row["ma_5"] else None} for row in result]
result_month = monthly_agg.collect()
result_month_list = [{"year_month": row["year_month"], "month_avg": float(row["month_avg"]), "month_high": float(row["month_high"]), "month_low": float(row["month_low"])} for row in result_month]
return {"daily_data": result_list, "monthly_data": result_month_list}

# 功能二：个股表现分析（核心处理函数）
def analyze_stock_performance(symbol, start_date, end_date):
df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/stock_data/*.parquet")
df_stock = df.filter((col("symbol") == symbol) & (col("date") >= start_date) & (col("date") <= end_date))
df_stock = df_stock.withColumn("daily_return", (col("close") – col("open")) / col("open") * 100)
df_stock = df_stock.withColumn("price_range", col("high") – col("low"))
df_stock = df_stock.withColumn("turnover", col("volume") / col("shares_outstanding") * 100)
window_spec = Window.orderBy("date").rowsBetween(–20, –1)
df_stock = df_stock.withColumn("ma_20", avg("close").over(window_spec))
df_stock = df_stock.withColumn("std_20", stddev("close").over(window_spec))
df_stock = df_stock.withColumn("boll_upper", col("ma_20") + 2 * col("std_20"))
df_stock = df_stock.withColumn("boll_lower", col("ma_20") – 2 * col("std_20"))
agg_result = df_stock.agg(avg("close").alias("avg_price"), spark_max("close").alias("max_price"), spark_min("close").alias("min_price"), avg("volume").alias("avg_volume"), avg("daily_return").alias("avg_return"), stddev("daily_return").alias("volatility")).collect()
detail_result = df_stock.orderBy("date").collect()
detail_list = [{"date": row["date"].strftime("%Y-%m-%d"), "open": float(row["open"]), "close": float(row["close"]), "high": float(row["high"]), "low": float(row["low"]), "volume": int(row["volume"]), "daily_return": float(row["daily_return"]), "price_range": float(row["price_range"]), "turnover": float(row["turnover"]), "ma_20": float(row["ma_20"]) if row["ma_20"] else None, "boll_upper": float(row["boll_upper"]) if row["boll_upper"] else None, "boll_lower": float(row["boll_lower"]) if row["boll_lower"] else None} for row in detail_result]
return {"symbol": symbol, "agg_stats": {"avg_price": float(agg_result[0]["avg_price"]), "max_price": float(agg_result[0]["max_price"]), "min_price": float(agg_result[0]["min_price"]), "avg_volume": int(agg_result[0]["avg_volume"]), "avg_return": float(agg_result[0]["avg_return"]), "volatility": float(agg_result[0]["volatility"])}, "detail_data": detail_list}

# 功能三：风险波动分析（核心处理函数）
def analyze_risk_volatility(start_date, end_date, window_days=30):
df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/stock_data/*.parquet")
df_filtered = df.filter((col("date") >= start_date) & (col("date") <= end_date))
df_daily_return = df_filtered.withColumn("daily_return", (col("close") – col("open")) / col("open") * 100)
window_spec_stock = Window.partitionBy("symbol").orderBy("date").rowsBetween(–(window_days–1), 0)
df_risk = df_daily_return.withColumn("rolling_volatility", stddev("daily_return").over(window_spec_stock))
df_risk = df_risk.withColumn("rolling_max_drawdown", spark_min((col("close") – spark_max("close").over(Window.partitionBy("symbol").orderBy("date").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, 0))) / spark_max("close").over(Window.partitionBy("symbol").orderBy("date").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, 0))).over(window_spec_stock))
df_risk = df_risk.filter(col("date") == end_date)
df_risk = df_risk.withColumn("risk_level", when(col("rolling_volatility") < 1, "低").when((col("rolling_volatility") >= 1) & (col("rolling_volatility") < 3), "中").otherwise("高"))
risk_by_sector = df_risk.groupBy("sector").agg(avg("rolling_volatility").alias("sector_avg_volatility"), avg("rolling_max_drawdown").alias("sector_avg_drawdown"), count("symbol").alias("stock_count"))
high_risk_stocks = df_risk.filter(col("risk_level") == "高").select("symbol", "rolling_volatility", "rolling_max_drawdown").orderBy(col("rolling_volatility").desc()).limit(20)
risk_result = df_risk.collect()
risk_list = [{"symbol": row["symbol"], "sector": row["sector"], "rolling_volatility": float(row["rolling_volatility"]), "rolling_max_drawdown": float(row["rolling_max_drawdown"]), "risk_level": row["risk_level"]} for row in risk_result]
sector_result = risk_by_sector.collect()
sector_list = [{"sector": row["sector"], "sector_avg_volatility": float(row["sector_avg_volatility"]), "sector_avg_drawdown": float(row["sector_avg_drawdown"]), "stock_count": int(row["stock_count"])} for row in sector_result]
high_risk_list = [{"symbol": row["symbol"], "rolling_volatility": float(row["rolling_volatility"]), "rolling_max_drawdown": float(row["rolling_max_drawdown"])} for row in high_risk_stocks.collect()]
return {"stock_risk": risk_list, "sector_risk": sector_list, "high_risk_stocks": high_risk_list}

基于大数据的股票历史行情数据分析与可视化文档展示

💖💖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