| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·文献综述 | 第10-15页 |
| ·智能交易系统(Expert Advisor.EA)的国内外发展现状 | 第10-11页 |
| ·汇率预测的方法 | 第11-14页 |
| ·交易系统中需要重视的其他因素 | 第14-15页 |
| ·研究内容和论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 智能交易系统 | 第17-25页 |
| ·交易系统设计的原则 | 第17-18页 |
| ·交易系统应该具有完整性 | 第17页 |
| ·交易系统应该具有客观性 | 第17页 |
| ·交易系统的设计要注重简单 | 第17-18页 |
| ·良好的交易系统应具有的特点 | 第18页 |
| ·交易系统设计的步骤 | 第18-19页 |
| ·汇率预测 | 第19页 |
| ·资金管理 | 第19-25页 |
| ·资金管理在交易过程中变化分析 | 第19-21页 |
| ·资金管理的风险分析 | 第21-22页 |
| ·资金管理的止损控制 | 第22-23页 |
| ·经典的资金管理模型 | 第23-25页 |
| 第3章 神经网络 | 第25-44页 |
| ·数据挖掘概述 | 第25-27页 |
| ·基本概念 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的方法简介 | 第27页 |
| ·神经网络基本原理 | 第27-34页 |
| ·生物神经元的结构与功能特点 | 第27-28页 |
| ·神经网络的基本功能 | 第28-30页 |
| ·一般神经元模型 | 第30-32页 |
| ·神经元学习算法 | 第32-33页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络 | 第34-38页 |
| ·BP算法的基本原理与特点 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络算法 | 第36-37页 |
| ·BP算法的主要问题 | 第37-38页 |
| ·BP模型结构的选择 | 第38页 |
| ·利用BP神经网络进行汇率预测 | 第38-44页 |
| ·选择隐层神经元数 | 第38页 |
| ·选择学习速率 | 第38-39页 |
| ·在Matlab中进行BP神经网络汇率预测 | 第39-41页 |
| ·汇率预测在Matlab中实现 | 第41-44页 |
| 第4章 MetaQuotes Language 4(MQL4)环境下构建EA | 第44-51页 |
| ·相关MQL4语言知识 | 第44-48页 |
| ·MQL4语言的基本语法和程序的构成及运行流程 | 第44页 |
| ·MQL4中与交易相关的交易函数 | 第44-46页 |
| ·MQL4典型交易例程 | 第46-48页 |
| ·MQL4调用D11文件 | 第48页 |
| ·MQL4语言编写智能交易系统的实例 | 第48-49页 |
| ·MT4及MQL4的不足之处 | 第49-51页 |
| 第5章 总结和展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-62页 |
| 致谢 | 第62页 |