金融流数据上的投资与决策系统设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 中国证券市场的相关背景 | 第8页 |
| 1.2 证券投资分析决策的相关知识背景 | 第8-11页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的创新 | 第12页 |
| 1.5 本文框架结构 | 第12-13页 |
| 第2章 基础知识 | 第13-21页 |
| 2.1 数据流 | 第13-15页 |
| 2.2 金融数据流 | 第15-16页 |
| 2.3 数据流上的增量估算研究 | 第16-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 股票数据分析系统的分析与设计 | 第21-29页 |
| 3.1 设计目标和功能模块介绍 | 第21-23页 |
| 3.2 数据来源可行性分析 | 第23-25页 |
| 3.3 数据库设计 | 第25-28页 |
| 3.3.1 数据库物理结构设计 | 第25-26页 |
| 3.3.2 数据库的逻辑结构设计 | 第26-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 股票数据分析系统的实现 | 第29-40页 |
| 4.1 系统用到的开发工具 | 第29页 |
| 4.2 数据管理模块的实现 | 第29-39页 |
| 4.2.1 通达信软件数据下载模块的实现 | 第29-36页 |
| 4.2.2 web 数据下载模块的实现 | 第36-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 股票数据分析系统实证 | 第40-58页 |
| 5.1 股价分布数据分析 | 第40-45页 |
| 5.1.1 股票价格方差均值分布分析 | 第40-42页 |
| 5.1.2 股票价格分布结构分析 | 第42-45页 |
| 5.2 股票收益率数据分析 | 第45-50页 |
| 5.2.1 基于月份收益率的分析 | 第45-47页 |
| 5.2.2 基于星期收益率的分析 | 第47-49页 |
| 5.2.3 月份--星期综合效应分析 | 第49页 |
| 5.2.4 基于日期收益率分析 | 第49-50页 |
| 5.3 涨停板数据分析 | 第50-54页 |
| 5.3.1 不同周期涨停板异常点分析 | 第51-53页 |
| 5.3.2 按价格分布涨停异常点分析 | 第53-54页 |
| 5.4 基于贝叶斯方法的股票价格数据分析 | 第54-57页 |
| 5.4.1 条件概率简介 | 第54-55页 |
| 5.4.2 贝叶斯方法应用 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
