随着中国经济和证券市场的飞速发展,越来越多人加入到股票投资者的行列中,股吧论坛也成为了股市投资者表达情绪和进行投资参考的重要平台。散户投资者对某只股票看涨或看跌的观点很容易在网络上进行传播,这些观点传递出一种乐观或者悲观的情绪,这种情绪会通过网络传递给其他投资者,最终会导致股票价格的波动。因此,在进行股票价格分析时,将股吧论坛上投资者的态度和观点加以考虑是十分必要的。基于对股吧中投资者的股票评论的情感分析和股票相关行情数据的时间序列分析,可以在一定程度上对股票价格涨跌进行预测,从而给中小投资者提供参考的投资建议。在股价预测的研究中,现在的股票预测产品大都没有很好的实时性,使得计算结果的业务价值随着时间的流逝而下降,从而导致错过决策的最佳时机。基于以上的原因,本文设计并实现了基于股票数据流和投资者情绪的股价预测系统,并且结合大数据实时流处理的技术实现了股民评论的实时分析,让投资者能更快的看到市场的情绪走向并且根据短期和长期的预测结果做出合理的投资决策。本文的设计工作主要包括了以下几个方面:实现了股票数据获取模块,包括通过分布式爬虫技术实现了东方财富股吧股民评论的爬取以及实现了从股票接口获取实时的股票行情数据流。为了提升项目的实时性设计了流式数据处理模块,该模块主要通过消费Kakfa指定Topic的消息,对数据获取模块发送的数据进行实时的清洗,并且对数据进行流式的聚合和统计。在投资者情绪极性的分析方面,本文训练了一个基于Fin BERT+Bi LSTM的情感分类模型用于实时的调用和情感分析。在股票预测上,本文实现了基于股票行情数据流的短期预测和基于投资者情绪和技术指标的次日股票涨跌预测,给投资者提供更加全面的参考。最后是可视化模块的实现,主要是对上游得到的各种数据指标进行了可视化的显示和对于各组件的运行监控的可视化。本文基于前述方法从平台的需求分析和整体设计、数据源模块、数据处理模块、情感分析模块、股票预测模块、数据可视化模块几个方面入手设计本平台系统。本系统从多个维度为用户提供辅助决策信息,帮助投资者进行正确的决策。