一种新型证券行情系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题来源与研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 论文研究的目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 证券行情软件的发展概况 | 第12-13页 |
| 1.3.2 股票推荐方法概述 | 第13-14页 |
| 1.3.3 证券分析方法概述 | 第14-15页 |
| 1.3.4 模糊时间序列研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.5 移动终端开发模式的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要工作和结构 | 第17-19页 |
| 第二章 系统分析和设计 | 第19-23页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第19-20页 |
| 2.2 系统设计的目标 | 第20页 |
| 2.3 系统框架设计 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于K线的证券价格变动序列模糊建模 | 第23-35页 |
| 3.1 背景知识 | 第23-26页 |
| 3.1.1 K线图 | 第23-24页 |
| 3.1.2 模糊数学 | 第24-25页 |
| 3.1.3 模糊时间序列 | 第25-26页 |
| 3.2 基于K线图的证券价格变动序列模糊建模 | 第26-34页 |
| 3.2.1 论域区间的划分 | 第27页 |
| 3.2.2 实体与影线建模 | 第27-31页 |
| 3.2.3 趋势建模 | 第31-32页 |
| 3.2.4 K线的符号化 | 第32-33页 |
| 3.2.5 对Lee模型的调整 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 历史相似K线搜索与个性化推荐 | 第35-50页 |
| 4.1 历史相似K线搜索 | 第35-42页 |
| 4.1.1 序列对比算法 | 第35-37页 |
| 4.1.2 K线的局部序列对比 | 第37-40页 |
| 4.1.3 K线序列相似度计算 | 第40-42页 |
| 4.2 个性化股票推荐 | 第42-49页 |
| 4.2.1 基于K线序列相似度的推荐算法设计 | 第42页 |
| 4.2.2 基于协同过滤的推荐算法设计 | 第42-44页 |
| 4.2.3 基于决策树的证券推荐算法设计 | 第44-46页 |
| 4.2.4 推荐算法的混合 | 第46-47页 |
| 4.2.5 推荐算法的测试实验 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 证券行情系统的工程设计与实现 | 第50-64页 |
| 5.1 行情系统的工程设计分析 | 第50页 |
| 5.2 数据库设计与实现 | 第50-54页 |
| 5.3 通信模块设计与实现 | 第54-59页 |
| 5.4 客户端设计与实现 | 第59-63页 |
| 5.4.1 K线、分时、MACD等指标的展示 | 第60-61页 |
| 5.4.2 历史相似K线搜索模块与推荐模块实现 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文主要工作与创新点 | 第64页 |
| 6.2 可开展的后续工作 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
