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写一个预测分析页面，实现的功能为 选择开始时间 结束时间，分别展示某只股票， 这段时间内 预测价格 与 真实价格的 绘制出折线图，完成前后端的所有代码功能，并把这个页面放在分析平台的导航栏中
日线模型 预测数据的的集合为 predictPriceV2 真实数据的集合为bsStockDailyHist
stock_database是存放预测数据的数据库 src_db是存放真实数据的数据库
bsStockDailyHist 集合字段 为{ _id: ObjectId('68ca7e54385eccc7dd4bab09'), code: 'sh.600000',...
TimeXer 是清华大学研究团队在2024年提出的一种创新型时间序列预测模型，它专门设计用于有效融合外生变量（外部因素） 来提升对目标序列（内生变量）的预测精度。该模型基于经典的Transformer架构，通过巧妙的嵌入策略和注意力机制调整，使其能够同时捕捉时间序列的内在模式和外部因素的影响。
TimeXer 的核心创新在于其差异化的嵌入策略和双注意力机制，解决了传统方法在处理外生变量时面临的挑战。
差异化的嵌入策略
在金融市场的波澜诡谲中，资产之间的关系绝非一成不变。牛市时，股票齐涨，相关性增强；危机中，所有资产似乎都同步下跌，相关性骤然飙升；而在平静期，它们又可能各自为政。这种如同“情绪”般不断变化的关联性，是风险管理的核心，也是传统模型无法捕捉的盲区。而动态条件相关模型（Dynamic Conditional Correlation, DCC）正是为了洞察这一“市场脉搏”而诞生的强大工具。
在DCC模型出现之前，分析多种资产风险的主流方法是使用常相关假设，比如经典的资本资产定价模型（CAPM）或风险矩...
动态条件相关系数（DCC）模型：理论与应用解析
一、引言：动态相关性的金融现实与模型需求
在金融市场中，资产间的相关性并非恒定不变。例如，股市暴跌时，不同股票的相关性往往显著上升，这种“同涨同跌”的动态依赖关系，对投资组合优化、风险度量至关重要。传统静态相关系数（如Pearson相关）无法捕捉这种时变特征，因此，Engle（2002）提出动态条件相关系数模型（Dynamic Conditional Correlation, DCC），为多变量时间序列的动态相关结构建模提供了有效工具。
二、DCC模型的核心架构：从波动率到相关性
DCC模型的设计分为两步：先建模单个资产的边际波动率（使用G...
在金融市场的技术分析中，识别相似的K线形态是预测价格走势的关键。然而，K线形态天然具有时间轴扭曲、长度不一、局部波动差异大等特性，传统欧氏距离对此束手无策。动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法正是解决这一难题的利器。
时间轴弹性对齐
DTW允许“拉伸”或“压缩”时间轴，使形态的关键节点（如顶部、底部）最优匹配，克服了传统方法要求等长的缺陷。
局部特征优先
算法聚焦于局部走势的相似性（如长上影线、十字星），而非全局绝对位置，更符合技术分析逻辑。
多维度...
开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等，可以使用Tushare或Akshare等API进行获取。舆情分析、热度分析以及资金流向来增加模型的预测能力。要预测中国A股下一个交易日的全天5分钟级别的价格，基本上需要以下几个步骤来构建模型和实现方案：
akshare、tushare等API来获取。特征工程：为模型构建相关特征，例如：
技术指标：移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD等。
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