基于数据挖掘的套利选股模型的研究及设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 国内双边市场和对冲交易的现状 | 第7-8页 |
| 1.2 目前的国内对冲交易和套利存在的问题 | 第8页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第8-9页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘常用方法 | 第11-18页 |
| 2.1 数据挖掘的定义及其分类 | 第11-13页 |
| 2.1.1 什么是数据挖掘 | 第11页 |
| 2.1.2 数据挖掘模式的分类 | 第11-13页 |
| 2.2 几种具体的数据挖掘方法 | 第13-17页 |
| 2.2.1 预测模型数据挖掘方法 | 第13-17页 |
| 2.3 数据挖掘软件综述 | 第17-18页 |
| 第三章 数据挖掘在套利对冲的具体应用 | 第18-28页 |
| 3.1 建模的背景与意义 | 第18-19页 |
| 3.1.1 由“做空机制”引发的思考 | 第19页 |
| 3.2 阿尔法的含义 | 第19-21页 |
| 3.2.1 阿尔法套利 | 第19-20页 |
| 3.2.2 阿尔法值的意义 | 第20-21页 |
| 3.3 优质成长上市公司挖掘模型的建立 | 第21-25页 |
| 3.3.1 数据准备 | 第22-23页 |
| 3.3.2 建立模型 | 第23-25页 |
| 3.4 模型评估 | 第25-26页 |
| 3.4.1 基于数据拆分的评估 | 第25-26页 |
| 3.4.2 基于“瞻前顾后”的评估 | 第26页 |
| 3.5 模拟投资效果 | 第26-28页 |
| 第四章 套利选股模型的软件实现 | 第28-38页 |
| 4.1 自制软件介绍 | 第28页 |
| 4.2 决策树算法在套利选股模型系统的实现 | 第28-36页 |
| 4.2.1 建立数据仓库 | 第28-29页 |
| 4.2.2 决策树算法的实现 | 第29页 |
| 4.2.3 决策树算法模块 | 第29-32页 |
| 4.2.4 决策树算法的运用 | 第32-33页 |
| 4.2.5 相关因素筛选模块 | 第33-36页 |
| 4.3 软件对具体的交易方式的评估 | 第36-38页 |
| 4.3.1 三种交易方式 | 第36-37页 |
| 4.3.2 运用决策树系统对交易方式进行评估 | 第37-38页 |
| 第五章 结论及展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
