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基于背离特征和风险偏好分析的股价态势预测研究

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 课题研究背景及意义第16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
    1.3 股市预测的难点分析第19页
    1.4 论文的主要工作及创新点第19-20页
        1.4.1 论文的主要工作第19-20页
        1.4.2 论文的创新点第20页
    1.5 课题来源及论文组织结构第20-22页
        1.5.1 课题来源第20-21页
        1.5.2 论文组织结构第21-22页
第二章 基础理论概述第22-30页
    2.1 贝叶斯网络基础知识第22-24页
        2.1.1 贝叶斯定理第22页
        2.1.2 贝叶斯网络第22-24页
    2.2 贝叶斯网络的应用第24-26页
        2.2.1 因果贝叶斯网络第24-25页
        2.2.2 马尔科夫毯第25-26页
    2.3 股市背离特征研究内容第26页
    2.4 股市风险偏好研究内容第26-27页
    2.5 神经网络概述第27-29页
        2.5.1 神经网络理论基础第27-28页
        2.5.2 BP神经网络算法第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 特征背离与风险偏好分析的股价态势预测方法第30-44页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 相关基础知识简介第31-33页
        3.2.1 边的熵与结构熵第31-32页
        3.2.2 非对称信息熵第32页
        3.2.3 效用函数第32-33页
    3.3 背离特征股价预测算法DCPA第33-35页
        3.3.1 MACD能量柱背离计算第33页
        3.3.2 MACD白线背离WD计算第33-34页
        3.3.3 DCPA算法第34-35页
    3.4 股市风险偏好程度计算第35-37页
        3.4.1 股市风险偏好因素的提取和量化第35-36页
        3.4.2 股市风险偏好的计算第36-37页
    3.5 RPDCA股价预测算法第37-40页
        3.5.1 相关关系分析第38-39页
        3.5.2 RPDCA算法第39-40页
    3.6 实验分析与比较第40-43页
        3.6.1 BP神经网络的构建第40页
        3.6.2 实验结果与对比实验第40-42页
        3.6.3 评价标准第42页
        3.6.4 结果分析第42-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第四章 基于时变风险偏好的多背离特征股市预测方法第44-60页
    4.1 引言第44-45页
    4.2 风险偏好组成因素及离散化第45-50页
        4.2.1 成交量VOL指标第45页
        4.2.2 换手率TR指标第45页
        4.2.3 MACD指标第45-47页
        4.2.4 RSI指标第47-48页
        4.2.5 KDJ指标第48-49页
        4.2.6 BOLL指标第49-50页
    4.3 技术指标的提取第50-51页
        4.3.1 构建贝叶斯网络第50-51页
        4.3.2 提取股价走势的马尔科夫毯第51页
    4.4 技术指标背离定义第51-54页
        4.4.1 成交量背离VOLD计算第52-53页
        4.4.2 RSI指标背离RSID计算第53页
        4.4.3 KDJ指标背离KDJD计算第53-54页
    4.5 基于时变风险偏好的多背离特征股市预测第54-57页
        4.5.1 滑动窗口机制第54-56页
        4.5.2 时变风险偏好程度计算第56页
        4.5.3 MDC-VRPA股市预测算法第56-57页
    4.6 实验过程及结果分析第57-59页
        4.6.1 实验数据及处理第57页
        4.6.2 对比试验与结果分析第57-59页
    4.7 本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-62页
    5.1 论文工作总结第60-61页
    5.2 工作展望第61-62页
参考文献第62-66页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第66-67页

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