股价变动趋势预测研究--基于二元股票事件模型
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 本文研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文研究简述及解决方案 | 第10-12页 |
| 2 二元股票事件模型的提出 | 第12-20页 |
| 2.1 问题提出分析 | 第12页 |
| 2.2 二元股票事件模型的技术背景介绍 | 第12-17页 |
| 2.3 二元股票事件模型的提出 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 3 二元股票事件模型的产生 | 第20-32页 |
| 3.1 数据集产生 | 第20-21页 |
| 3.2 类标签产生 | 第21-22页 |
| 3.3 原始数据特征集的产生 | 第22-28页 |
| 3.4 建立二元股票事件模型 | 第28-32页 |
| 4 基于贝叶斯方法的二元股票事件模型预测 | 第32-37页 |
| 4.1 贝叶斯分类原理 | 第32页 |
| 4.2 朴素贝叶斯分类原理 | 第32-35页 |
| 4.3 朴素贝叶斯方法的应用 | 第35页 |
| 4.4 预测结果分析 | 第35-37页 |
| 5 基于支持向量机方法的二元股票事件模型的预测 | 第37-43页 |
| 5.1 支持向量机学习模型 | 第37-40页 |
| 5.2 支持向量机的实现 | 第40-41页 |
| 5.3 预测结果分析 | 第41-43页 |
| 6 回归测试 | 第43-47页 |
| 6.1 交易模型的测评 | 第43-44页 |
| 6.2 回归测试配置 | 第44-45页 |
| 6.3 回归测试实现 | 第45-47页 |
| 7 总结与展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录一 | 第53-58页 |
| 附录二 | 第58-60页 |
