| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 研究内容和框架 | 第11-12页 |
| 2 证券分析与数据挖掘理论概述 | 第12-21页 |
| 2.1 股票分析的三种方式 | 第13-17页 |
| 2.2 数据挖掘概论 | 第17-21页 |
| 3 人工神经网络算法 | 第21-33页 |
| 3.1 人工神经网络的概念 | 第21-24页 |
| 3.2 前馈神经网络原理 | 第24-33页 |
| 4 BP神经网络在证券分析中应用实证分析 | 第33-44页 |
| 4.1 BP神经网络预测指数收益 | 第33-40页 |
| 4.2 支持向量机对比 | 第40-44页 |
| 5 结论及意义 | 第44-46页 |
| 5.1 本文的主要研究成果 | 第44页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |