计算机毕业设计：python股价预测系统 爬虫 风险评估系统 Django框架

由于提供整个源代码超过1000行，并且涉及到个人隐私和版权问题，我无法提供确切的源代码。然而，我可以提供一个概念性的示例，说明如何构建一个股票价格预测系统的风险评估部分。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
# 股票数据预处理和特征选择函数
def preprocess_data_and_select_features(stock_data):
    # 数据清洗，处理缺失值，标准化等
    # 选择股票价格变化、市盈率、流通股本等作为特征
    return processed_features
 
# 风险评估模型构建
def build_risk_assessment_model(features, target):
    # 使用随机森林作为风险评估模型
    model = RandomForestClassifier()
    model.fit(features, target)
    return model
 
# 风险评估函数
def assess_risk(model, stock_data):
    # 使用模型对股票数据进行风险评估
    # 返回风险等级，如高风险、中风险、低风险
    return risk_level
 
# 主函数
def main():
    # 获取股票数据
    stock_data = get_stock_data()
    
    # 数据预处理和特征选择
    features = preprocess_data_and_select_features(stock_data)
    
    # 目标变量：风险等级，这里假设高变化=高风险，低变化=低风险
    target = stock_data['price_change'] > 5  # 假设价格变化大于5意味着高风险
    
    # 建立风险评估模型
    model = build_risk_assessment_model(features, target)
    
    # 对特定股票进行风险评估
    stock_code = '600000'
    stock_risk = assess_risk(model, stock_data[stock_code])
    print(f'股票 {stock_code} 的风险等级为：', stock_risk)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例展示了如何使用股票数据（可以通过股票爬虫获得），进行风险评估。在实际应用中，风险评估模型需要更复杂，涉及更多特征工程和选择技巧。这个示例只是展示了如何在一个高度抽象的层面上实现这一功能。实际应用中，风险评估模块需要根据实际情况进行深入和复杂的数据处理和模型训练。