基于多技术指标模型的沪深300指数走势预测
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·文献综述 | 第13-16页 |
| ·国内外相关研究 | 第13-15页 |
| ·国内外研究综述 | 第15-16页 |
| ·研究思路与研究方法 | 第16-17页 |
| ·研究思路 | 第16页 |
| ·研究方法 | 第16-17页 |
| ·论文框架及主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文研究的特色 | 第18-19页 |
| 2. 技术指标分析理论基础 | 第19-32页 |
| ·市场有效性理论 | 第19-22页 |
| ·市场有效性理论简述 | 第19-20页 |
| ·ADF单位根检验 | 第20-21页 |
| ·中国股市有效性检验 | 第21-22页 |
| ·技术分析理论 | 第22-23页 |
| ·技术指标理论 | 第23-32页 |
| ·指标选择的原则 | 第23-24页 |
| ·主要技术指标及其应用 | 第24-28页 |
| ·技术指标数据预处理 | 第28-32页 |
| 3. 股价主要预测方法 | 第32-36页 |
| ·定量预测方法的发展 | 第32-34页 |
| ·预测方法评论 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络预测方法的选取 | 第35-36页 |
| 4. 沪深300指数预测模型的技术指标选取 | 第36-43页 |
| ·相关性分析和聚类分析 | 第36-40页 |
| ·相关性分析 | 第36-38页 |
| ·聚类分析 | 第38-40页 |
| ·技术指标的选择 | 第40-43页 |
| ·灰色关联分析法 | 第40-41页 |
| ·技术指标筛选的过程 | 第41-43页 |
| 5. 沪深300指数走势预测 | 第43-51页 |
| ·样本数据采集 | 第43页 |
| ·技术指标有效性验证 | 第43-46页 |
| ·决策树分析 | 第43-45页 |
| ·分析结果 | 第45-46页 |
| ·利用技术指标预测沪深300指数 | 第46-49页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第47-49页 |
| ·指数预测 | 第49页 |
| ·预测效果分析 | 第49-51页 |
| 6. 研究总结 | 第51-54页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·政策建议 | 第51-52页 |
| ·工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
