# 金融风险评估与预警系统

**Repository Path**: zhr530629/competition_predictions_analyze

## Basic Information

- **Project Name**: 金融风险评估与预警系统
- **Description**: 针对金融市场波动频繁、风险评估复杂的问题，本项目构建了CNN-LSTM混合神经网络与DeepSeek大模型相结合的金融风险评估与预警系统，实现市场数据的高精度预测、多维度风险分析与实时预警。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-03-11
- **Last Updated**: 2026-03-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于 CNN-LSTM 混合神经网络预测与大模型分析的金融风险评估与预警系统

## 一、介绍

本系统通过机器学习与大模型的结合，提供了一个功能全面、界面友好且具有创新性的金融风险评估与预警解决方案。系统能够满足金融分析师对市场数据进行深入分析和风险评估的实际需求，帮助金融分析师在波动的金融市场中做出更加科学、精准的决策。 


## Demo展示

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## 二、系统功能

### （一）数据分析与市场状态评估阶段

#### 1．数据预处理

数据预处理是构建金融风险评估与预警系统的重要步骤，确保数据的质量、稳定性和可用性，以便后续的机器学习模型能够更好地训练和预测。以下是数据预处理的具体内容与实现方式：

导入市场数据:：市场数据通常包括股票的历史数据，包含：日期，开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量，调整后的收盘价等等数据。

下载股票相关数据的网站：https://cn.investing.com/

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计算常用的一些技术指标：RSI（相对强弱指数）、MACD（平滑异同移动平均线）、布林带和价格波动率。RSI（相对强弱指数）:衡量市场超买或超卖状态，判断价格反转的可能性。MACD（平滑异同移动平均线）:判断市场的多空趋势和潜在的价格反转信号。布林带（Bollinger Bands）:通过价格波动范围判断市场波动性和支撑/阻力区域。价格波动率：衡量价格的波动性，用于判断市场的不稳定程度。

数据标准化，便于机器学习模型训练：将不同特征的数据缩放到相同的尺度，防止特征值范围过大或过小影响模型的训练效果。

#### 2．市场状态分析

市场状态分析模块旨在通过数据可视化与大模型辅助分析，直观展示金融市场的历史数据、关键技术指标以及潜在风险。通过这一功能，用户能够更好地理解市场趋势，为后续的风险评估与决策提供支持。该系统通过可视化技术展示市场的历史数据和关键技术指标，如收盘价、移动平均线、布林带等。

调用大模型生成详细的市场状态分析报告，帮助用户理解市场趋势和潜在风险。在金融市场分析中，单纯依赖传统技术指标和可视化手段往往难以提供深度的市场洞察。本系统创新性地引入了大模型（通义千问先进人工智能模型）进行市场状态的智能解读与风险评估。通过大模型的强大分析能力，系统能够自动生成详细的市场状态分析报告，帮助用户更加全面地理解市场趋势和潜在风险。

### （二）时间序列风险预测与评估

#### 1．机器学习预测

本系统采用CNN-LSTM混合神经网络对市场数据进行建模与训练，实现对未来n天收盘价格的高精度预测。通过CNN（卷积神经网络）捕获市场数据中隐藏的局部特征，并结合LSTM（长短期记忆网络）处理时间序列数据的长期依赖关系，系统能够有效理解价格变化的历史模式与趋势。

在训练过程中，数据经过标准化预处理，以确保模型的稳定性与泛化能力，并利用早停机制、学习率调度等优化策略提高模型训练效率与预测准确性。

基于模型预测的未来价格，系统进一步引入风险阈值检测机制，自动识别价格下跌幅度超过设定阈值的风险点，从而对潜在的市场下行风险进行标记与预警，通过将高精度的定量预测与风险评估相结合，系统不仅为用户提供了未来价格走势的精准预测，还为投资者提前识别市场异常波动，规避潜在损失提供了有力支持。

#### 2．风险评估与展示

- 在界面中展示未来价格预测结果。

- 显示检测到的风险点（如大幅下跌可能性）及其对应的价格。

- 图表可视化：将历史数据、预测数据与风险点结合展示，帮助用户直观理解市场走向。

### （三）技术指标趋势与未来市场分析

#### 1．技术指标预测

本系统通过对未来价格预测结果进行深入分析，重新计算关键技术指标，包括RSI（相对强弱指数）、MACD（平滑异同移动平均线）和布林带，以全面评估未来市场趋势和波动性。

基于机器学习模型预测的未来收盘价格，系统采用滑动窗口方法对数据进行动态处理，提取并计算未来的技术指标走势，确保指标与预测数据保持一致性与准确性。在此基础上，系统生成多维度的可视化图表，直观展示未来市场的变化趋势，例如RSI揭示市场超买或超卖信号，MACD捕捉市场的多空转折点，而布林带则反映价格波动范围及潜在支撑、阻力位。这些技术指标图表不仅为用户提供了对未来市场的量化评估，还帮助用户直观识别潜在的市场机会与风险，从而为投资决策提供全面的数据支撑与趋势洞察。

#### 2．大模型趋势分析

调用大模型对未来市场的RSI、MACD 和 布林带图表进行详细解读，生成定性分析结果。传统的市场技术指标（如RSI、MACD、布林带等）虽然能够提供数据支撑，但对指标背后的市场趋势、情绪变化以及潜在风险的深层解读，仍然需要专业分析师耗费大量时间进行主观判断。大模型的引入解决了这一痛点：例如大模型能够基于复杂的市场数据图像，识别技术指标中的细微信号，并总结出市场的多空趋势。无需人工干预，系统自动调用大模型完成数据图像的解读与分析，大幅提高分析效率与准确性。

#### 3．图表切换功能

本系统提供了图表切换功能，用户可以通过界面上的按钮自由切换不同的技术指标图表，直观地查看未来市场趋势。图表展示包括RSI、MACD和布林带等关键技术指标，每个图表都基于模型预测的未来价格数据动态生成，确保数据的准确性与时效性。

通过图表切换功能，用户可以在一个界面中快速浏览不同技术指标的表现，从而更全面地理解市场的超买超卖状态、趋势变化和价格波动范围。图表设计简洁且交互友好，支持按需切换，使用户能够灵活掌握未来市场的多维度信息，进而辅助投资策略的制定与风险规避。这种交互式的图表功能，极大提升了系统的可用性与用户体验，让复杂的市场数据呈现更加直观与高效。

### （四）用户界面设计

#### 1．系统封面

- 展示系统名称和主题图：

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#### 2．市场数据分析

- 技术指标图表展示，如收盘价、MACD和布林带图：

![输入图片说明](Image_Storage/image3.png)

- 市场状态分析报告，结合可视化图表和大模型解读：

![输入图片说明](Image_Storage/image4.png)

#### 3．预测与风险评估

- 表格展示未来价格预测结果与风险点：

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- 图表展示未来价格与风险点趋势：

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#### 4．未来市场分析

- 图表展示未来技术指标趋势：

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![输入图片说明](Image_Storage/image9.png)

- 显示大模型对技术指标图表的详细分析总结：

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## 三、系统创新点

### （一）结合机器学习与大模型分析

融合CNN-LSTM混合神经网络与大模型分析，实现定量与定性分析的结合，提供高准确度的预测与深入的市场解读。

本系统创新性地融合了CNN-LSTM混合神经网络与大模型分析，实现了金融市场分析中定量预测与定性解读的有机结合。通过CNN（卷积神经网络）对市场数据的局部特征进行高效提取，以及LSTM（长短期记忆网络）捕捉时间序列数据的长期依赖关系，系统能够准确预测未来市场价格走势，并识别潜在的风险点。

在此基础上，系统进一步引入大模型（通义千问大模型）的强大视觉识别与自然语言处理能力，对生成的技术指标图表（如收盘价、移动平均线、布林带、MACD等）进行深度解读，自动生成专业的市场趋势分析报告。大模型不仅能够识别图表中的趋势信号，还能结合数据特征对市场多空情绪、超买超卖状态及潜在风险进行定性分析与语言化表达，从而弥补了传统技术指标在直观性与洞察力方面的不足。通过这种定量与定性分析的结合，系统能够为金融分析师提供更高准确度的未来市场预测，同时深入剖析市场状态，为投资决策提供强有力的支持与参考。

### （二）多维度市场分析

通过计算与展示多种技术指标（RSI、MACD、布林带）对市场进行全面分析，识别潜在风险和趋势。

### （三）风险点自动检测

基于价格变化阈值自动检测风险点，提供风险预警，帮助用户提前应对市场波动。

### （四）用户友好的界面

使用Tkinter构建直观的图形用户界面（GUI），实现图表与分析结果的动态展示。

### （五）未来趋势分析与报告生成

大模型对技术指标趋势图表进行深度解读，生成专业的未来市场趋势报告，辅助金融分析师决策。

## 四、使用说明书

### （一）系统环境要求

- 操作系统：Windows / macOS / Linux

- Python 版本：Python 3.8 及以上

- 依赖库：numpy, pandas, matplotlib, ta, keras, scikit-learn, tensorflow, tkinter, Pillow, openai

### （二）系统功能导航

#### 1．选项卡1：金融风险评估与预警系统

- 系统的封面界面，展示系统名称与主题图像。

![输入图片说明](Image_Storage/image11.png)

#### 2．选项卡2：股票市场数据分析

- 市场状态分析：查看市场历史数据及技术指标图表，如收盘价、移动平均线、布林带等。

- 点击“分析”按钮，调用大模型生成市场状态解读报告。

- 技术指标图表：包括MACD与布林带图表，帮助用户深入了解市场状态。

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#### 3．选项卡3：预测与风险评估

- 预测结果：表格展示未来10天的价格预测结果。

- 风险点检测：展示检测到的潜在风险点（如大幅下跌风险）。

- 可视化展示：图表结合历史数据与预测数据，直观展示未来价格趋势与风险点。

![输入图片说明](Image_Storage/image13.png)

#### 4．选项卡4：未来市场分析

- 技术指标图表：查看未来趋势的RSI、MACD 和 布林带图表。

- 大模型分析报告：查看大模型生成的未来市场趋势分析结果。

- 图表切换功能：使用“Next Chart”按钮切换不同的技术指标图表。

![输入图片说明](Image_Storage/image14.png)