| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究课题的来源 | 第8页 |
| 1.2 研究背景及其意义 | 第8-9页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外与课题相关研究领域的研究现状与分析 | 第9-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第10页 |
| 1.3.3 国内外文献综述 | 第10-12页 |
| 1.4 课题主要内容 | 第12-15页 |
| 1.4.1 课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 课题研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4.3 课题创新点 | 第14-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-33页 |
| 2.1 股价预测分析法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 股价预测常用方法及其影响因素 | 第15-17页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 数据挖掘基本知识 | 第17-20页 |
| 2.2.2 数据挖掘对聚类方法研究 | 第20-21页 |
| 2.3 数据挖掘对于股票预测的可行性分析 | 第21-22页 |
| 2.4 聚类分析 | 第22-32页 |
| 2.4.1 聚类分析中常用的数据结构 | 第22-23页 |
| 2.4.2 数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.4.3 不同数据类型的相似度刻画描述 | 第24-27页 |
| 2.4.4 聚类分析过程 | 第27-28页 |
| 2.4.5 聚类分析算法分类 | 第28-29页 |
| 2.4.6 k-means聚类算法 | 第29-30页 |
| 2.4.7 k-means聚类算法流程 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 模型建立 | 第33-40页 |
| 3.1 马氏链概述 | 第33-36页 |
| 3.1.1 马氏链定义 | 第33页 |
| 3.1.2 转移概率 | 第33-34页 |
| 3.1.3 C-K方程 | 第34-35页 |
| 3.1.4 马氏链的状态分类 | 第35-36页 |
| 3.1.5 平稳分布与极限分布 | 第36页 |
| 3.2 马氏链预测模型的建立 | 第36-39页 |
| 3.3 基于k-means聚类马氏链个股走势预测模型的建立 | 第39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实证分析 | 第40-56页 |
| 4.1 数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.1.1 数据的选取 | 第40页 |
| 4.1.2 中国移动2016-2018年股价日涨跌幅趋势分析 | 第40-41页 |
| 4.2 k-means聚类算法 | 第41-45页 |
| 4.3 马氏链预测模型的建立 | 第45-49页 |
| 4.3.1 数据选取 | 第45页 |
| 4.3.2 计算过程 | 第45-49页 |
| 4.4 改进的马氏链预测模型的建立 | 第49-54页 |
| 4.4.1 中国移动2016-2018年股价日成交量趋势分析 | 第49-50页 |
| 4.4.2 计算过程 | 第50-54页 |
| 4.5 预测结果对比 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
