| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·股票预测的发展状况 | 第9-15页 |
| ·投资分析法 | 第11-12页 |
| ·时间序列法 | 第12-13页 |
| ·非线性系统分析法 | 第13-15页 |
| 第2章 股票知识的准备 | 第15-19页 |
| ·我国股票市场的发展 | 第15页 |
| ·进行股票投资的必要性 | 第15-16页 |
| ·股票常用术语 | 第16页 |
| ·股票指数介绍 | 第16-17页 |
| ·企业财务指标介绍 | 第17-19页 |
| 第3章 支持向量机 | 第19-40页 |
| ·统计学习理论 | 第19-24页 |
| ·机器学习问题的表示 | 第19-20页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第20-21页 |
| ·VC(vapnik -cheronenkis)维和推广性的界 | 第21-23页 |
| ·结构风险最小化（Structural Risk Minimization SRM） | 第23-24页 |
| ·支持向量机 | 第24-39页 |
| ·支持向量分类机 | 第25-35页 |
| ·支持向量机的核函数 | 第35-36页 |
| ·特征选择 | 第36-37页 |
| ·基于支持向量机的分析预测工具LIBSVM | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 股票预测的实证研究 | 第40-50页 |
| ·支持向量机股票预测 | 第40-45页 |
| ·股票预测流程 | 第40-41页 |
| ·样本数据的选择 | 第41-43页 |
| ·核函数及参数的选择 | 第43-45页 |
| ·预测结果与数据分析 | 第45-47页 |
| ·绩效评估 | 第47-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |