支持向量机在证券投资分析中的应用

致谢	第1-6页
中文摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-12页
1 引言	第12-14页
2 证券投资技术分析	第14-25页
·技术分析概述	第14-15页
·技术分析的前提假设	第15页
·指标技术分析与机器学习	第15-16页
·常用的几种指标	第16-19页
·趋势型	第16-17页
·超买超卖型	第17-18页
·人气型	第18页
·大势型	第18-19页
·技术指标有效性的统计验证	第19-25页
3 支持向量机基本原理和算法实现	第25-33页
·数据挖掘方法概述	第25-26页
·分类学习机	第26-27页
·线性可分问题	第27-29页
·最大间隔和线性可分支持向量机	第27-28页
·线性可分支持向量机的理论基础	第28-29页
·支持向量分类机	第29-30页
·C支持向量机算法的程序实现	第30-33页
4 基于支持向量机的证券投资分析实证研究	第33-46页
·股价涨跌预测	第33-36页
·实证	第33-35页
·结果分析	第35-36页
·对大盘指数的涨跌预测	第36-41页
·对上证指数和深成指数的预测	第36-40页
·小结	第40-41页
·基于财物指标的股票优选	第41-46页
·实证	第41-45页
·结果分析比较	第45-46页
5 结论	第46-47页
参考文献	第47-49页
附录	第49-51页
学位论文数据集	第51页