| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 股市预测的难点分析 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要工作及创新点 | 第19-20页 |
| 1.4.1 本文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.4.2 本文的创新点 | 第20页 |
| 1.5 课题的来源和文章的组织结构 | 第20-22页 |
| 1.5.1 课题的来源 | 第20页 |
| 1.5.2 文章的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 支持向量机概述 | 第22-31页 |
| 2.1 支持向量机发展历史 | 第22页 |
| 2.2 支持向量机理论 | 第22-27页 |
| 2.2.1 支持向量机理论基础 | 第23-24页 |
| 2.2.2 支持向量机算法 | 第24-27页 |
| 2.3 核函数 | 第27-28页 |
| 2.4 支持向量机主要研究内容 | 第28-30页 |
| 2.4.1 各种改进算法 | 第28-29页 |
| 2.4.2 大规模数据训练算法 | 第29-30页 |
| 2.4.3 多类别分类问题 | 第30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 K线能量计算的股市生命期态势预测方法 | 第31-48页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 支持向量机 | 第32-33页 |
| 3.3 K线特征的股市预测 | 第33-39页 |
| 3.3.1 K线特征的描述 | 第33-35页 |
| 3.3.2 K线特征的孕育成熟度 | 第35-36页 |
| 3.3.3 K线特征的爆发力 | 第36-37页 |
| 3.3.4 K线特征作为先验知识加入SVM | 第37-38页 |
| 3.3.5 KLF-SVM算法描述 | 第38-39页 |
| 3.4 股市生命期中不同阶段的股价预测 | 第39-43页 |
| 3.4.1 股市生命期中不同阶段的描述 | 第39-40页 |
| 3.4.2 K线特征的能量波动判断未来股价 | 第40-42页 |
| 3.4.3 LPF-SVM算法描述 | 第42-43页 |
| 3.5 实验数据和实验结果 | 第43-44页 |
| 3.5.1 实验数据集的选取 | 第43-44页 |
| 3.5.2 实验预测结果评价标准 | 第44页 |
| 3.6 KLP-SVM预测结果 | 第44-47页 |
| 3.6.1 实验结果图 | 第44-46页 |
| 3.6.2 实验误差对比 | 第46页 |
| 3.6.3 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于特征能量背离分析的股市预测 | 第48-68页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 贝叶斯网络与马尔科夫毯 | 第49-51页 |
| 4.2.1 贝叶斯公式 | 第49页 |
| 4.2.2 贝叶斯网络 | 第49-51页 |
| 4.2.3 马尔科夫毯 | 第51页 |
| 4.3 常用的技术指标 | 第51-56页 |
| 4.3.1 MACD技术指标 | 第51-52页 |
| 4.3.2 KDJ技术指标 | 第52-53页 |
| 4.3.3 RSI技术指标 | 第53-54页 |
| 4.3.4 BOLL技术指标 | 第54页 |
| 4.3.5 OBV技术指标 | 第54-55页 |
| 4.3.6 BIAS技术指标 | 第55-56页 |
| 4.4 技术指标的提取 | 第56-57页 |
| 4.4.1 构建贝叶斯网络 | 第56-57页 |
| 4.4.2 提取收盘价的马尔科夫毯 | 第57页 |
| 4.5 技术指标能量的定义 | 第57-60页 |
| 4.5.1 MACD技术指标的能量 | 第57-59页 |
| 4.5.2 KDJ技术指标的能量 | 第59页 |
| 4.5.3 RSI技术指标的能量 | 第59-60页 |
| 4.6 技术指标的能量与K线特征的能量之间背离 | 第60-63页 |
| 4.6.1 技术指标的能量与K线特征的能量背离定义 | 第60-61页 |
| 4.6.2 能量背离对于股价的影响 | 第61-62页 |
| 4.6.3 EDD-SVM算法描述 | 第62-63页 |
| 4.7 实验 | 第63-67页 |
| 4.7.1 数据集的选取 | 第63页 |
| 4.7.2 实验结果 | 第63-66页 |
| 4.7.3 实验结果分析 | 第66-67页 |
| 4.8 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文的主要工作 | 第68-69页 |
| 5.2 下一步工作 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第74-75页 |