Stock Data Trainer

这是一个基于TensorFlow.js的股票数据训练和预测项目，可以在浏览器端进行模型训练和预测，支持多种预测模型和技术指标。

本项目为前端，如果需要访问服务端，请前往服务端项目

功能特点

• 支持多种预测模型（LSTM、Dense等）
• 内置多种技术指标（SMA、RSI、EMA等）
• 支持自定义因子
• 实时模型训练和预测
• 可视化训练过程和预测结果
• 支持多股票数据联合训练

技术栈

• 前端框架：Vue 3 + TypeScript
• UI组件：Ant Design Vue
• 构建工具：Vite
• 机器学习：TensorFlow.js
• 数据可视化：ECharts
• 状态管理：Pinia
• 代码编辑器：Monaco Editor

项目结构

src/
  ├── assets/        # 静态资源
  ├── components/    # 公共组件
  ├── fetch/         # API请求
  ├── pages/         # 页面组件
  │   ├── factor/    # 因子管理
  │   ├── login/     # 登录页面
  │   ├── overview/  # 概览页面
  │   └── train/     # 训练页面
  ├── router/        # 路由配置
  ├── store/         # 状态管理
  └── utils/         # 工具函数

使用说明

1. 安装依赖：

   pnpm install

2. 开发环境运行：

   pnpm dev

3. 生产环境构建：

   pnpm build

开发指南

模型训练

项目支持多种预测模型，包括：

• Classic LSTM：适用于时序预测
• Classic Dense：适用于特征组合预测

因子管理

支持自定义因子，可以通过编写JavaScript代码来实现自定义技术指标和预测因子。

数据预处理

内置多种技术指标计算，支持数据标准化和自定义数据处理流程。