基于KNN方法的股票价格趋势预测研究
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 本文研究的背景、目的与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文技术路线及主要研究内容 | 第15-18页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文的基本内容和框架 | 第16-18页 |
| 2 股票价格预测理论的相关概述 | 第18-25页 |
| 2.1 股票相关理论的概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 影响股票价格的因素 | 第18-19页 |
| 2.1.2 股票价格预测的重点和难点 | 第19页 |
| 2.2 股票价格预测理论 | 第19-22页 |
| 2.2.1 股票价格预测理论的产生与发展 | 第19-21页 |
| 2.2.2 有效市场理论 | 第21页 |
| 2.2.3 EMH的三大基本假设的不合理性 | 第21-22页 |
| 2.3 股票价格预测常用的技术方法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 时间序列分析方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 神经网络方法 | 第23页 |
| 2.3.3 支持向量机方法 | 第23页 |
| 2.3.4 各种预测方法的简要评述 | 第23-25页 |
| 3 基于KNN方法的股票趋势预测模型 | 第25-38页 |
| 3.1 股票价格预测的常用指标 | 第25页 |
| 3.2 各类指标的比较分析 | 第25-31页 |
| 3.2.1 市场趋势指标 | 第25-26页 |
| 3.2.2 市场能量指标 | 第26-27页 |
| 3.2.3 波动性指标 | 第27-28页 |
| 3.2.4 人气指标 | 第28-29页 |
| 3.2.5 影响股票价格趋势指标的选取 | 第29-31页 |
| 3.3 基于统计量的指标融合与降维 | 第31-36页 |
| 3.3.1 指标融合与降维的意义 | 第31页 |
| 3.3.2 统计量的分析与选取 | 第31-33页 |
| 3.3.3 基于统计量的指标融合与降维 | 第33-36页 |
| 3.4 基于KNN方法的股票价格趋势预测 | 第36-38页 |
| 3.4.1 KNN理论介绍 | 第36页 |
| 3.4.2 基于KNN方法的股票价格趋势预测 | 第36-38页 |
| 4 实证分析 | 第38-53页 |
| 4.1 实现过程 | 第38-43页 |
| 4.1.1 股票选取 | 第38-39页 |
| 4.1.2 数据提取 | 第39-40页 |
| 4.1.3 数据处理 | 第40-42页 |
| 4.1.4 分类器训练与股票价格趋势预测 | 第42-43页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第43-53页 |
| 4.2.1 计算机行业的实验结果 | 第43页 |
| 4.2.2 中药行业的实验结果 | 第43-44页 |
| 4.2.3 食品加工制造行业的实验结果 | 第44页 |
| 4.2.4 生物制品行业的实验结果 | 第44-49页 |
| 4.2.5 通信设备行业的实验结果 | 第49页 |
| 4.2.6 实验结果分析 | 第49-53页 |
| 5 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59页 |
