数据挖掘在股票曲线趋势预测中的研究及应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘技术与证券分析技术 | 第15-24页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第15-20页 |
| 2.1.1 数据挖掘基本思想 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据挖掘的功能及常用方法 | 第16-18页 |
| 2.1.3 数据挖掘过程及工具 | 第18-20页 |
| 2.2 证券技术分析 | 第20-22页 |
| 2.3 数据挖掘对股票趋势预测的适用性 | 第22-24页 |
| 第三章 时间序列法的研究分析 | 第24-38页 |
| 3.1 一次移动平均法 | 第25-30页 |
| 3.1.1 数据准备 | 第25-27页 |
| 3.1.2 实验方法及过程 | 第27-29页 |
| 3.1.3 评价与总结 | 第29-30页 |
| 3.2 一次指数平滑法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 一次指数平滑法的内容 | 第30-31页 |
| 3.2.2 实验过程 | 第31-33页 |
| 3.2.3 一次指数平滑法的优缺点及评价 | 第33-34页 |
| 3.3 二次指数平滑法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 二次指数平滑法的内容 | 第34页 |
| 3.3.2 实验过程 | 第34-36页 |
| 3.3.3 二次指数平滑法的评价 | 第36页 |
| 3.4 应用时间序列法预测其它股票 | 第36-37页 |
| 3.5 时间序列法的总体分析与总结 | 第37-38页 |
| 第四章 马尔可夫预测方法的研究分析及改进 | 第38-49页 |
| 4.1 马尔可夫预测方法 | 第38-42页 |
| 4.1.1 马尔可夫链方法的内容 | 第38-39页 |
| 4.1.2 实验过程及结果 | 第39-41页 |
| 4.1.3 马尔科夫预测方法的分析与评价 | 第41-42页 |
| 4.2 马尔可夫预测方法的改进 | 第42-49页 |
| 4.2.1 数据准备 | 第42页 |
| 4.2.2 方法的改进 | 第42-45页 |
| 4.2.3 方法的测试 | 第45-47页 |
| 4.2.4 马尔可夫方法及其改进方法预测其它股票 | 第47-48页 |
| 4.2.5 方法的评价 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文所做的工作 | 第49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
