基于时间序列的数据挖掘在证券分析中的应用

内容提要	第1-7页
第1章 绪论	第7-11页
·选题的意义及背景	第7页
·证券领域是数据挖掘应用的重要领域	第7-8页
·金融分析的目标及金融数据的特点	第8-9页
·论文的主要研究内容和安排	第9-11页
第2章 数据挖掘理论	第11-21页
·数据挖掘的定义	第11-12页
·数据挖掘分析方法	第12-14页
·数据挖掘常用方法	第12-13页
·数据挖掘与传统数据分析方法的区别	第13-14页
·数据挖掘应用	第14页
·股市中常用的分析方法	第14-15页
·基本分析法	第14-15页
·技术分析法	第15页
·时间序列的相关理论	第15-16页
·时间序列的定义	第15-16页
·时间序列的应用	第16页
·时间序列的相似性搜索	第16-19页
·时间序列相似性研究的特征提取方法	第16-18页
·相似性度量	第18-19页
·本章小结	第19-21页
第3章 股票分析预测模型	第21-33页
·股票的预测	第21-29页
·对时间序列特征的提取	第21-26页
·关键点提取与分段法的比较	第26-28页
·分段时间序列的线性拟合	第28-29页
·相似性搜索	第29-31页
·本章小结	第31-33页
第4章 证券分析系统的设计	第33-43页
·系统简介	第33-35页
·数据源的获得	第33-34页
·开发环境	第34页
·系统功能简介	第34-35页
·实验结果	第35-42页
·本章小结	第42-43页
第5章 总结与展望	第43-45页
参考文献	第45-47页
致谢	第47-48页
摘要	第48-50页
Abstract	第50-52页