证券市场短线交易者关系网络的可视化和基于此的监管对策研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 我国证券交易市场的历史 | 第9-10页 |
| 1.1.2 我国证券交易市场的现状 | 第10-12页 |
| 1.1.3 我国证券交易市场的异常交易状况 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究范围、内容和研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究范围 | 第15页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.3 主要研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 复杂关系网络分析方法 | 第18-30页 |
| 2.1 复杂关系网络 | 第18-24页 |
| 2.1.1 复杂网络的特点 | 第18-21页 |
| 2.1.2 社区发现概念 | 第21-24页 |
| 2.2 复杂关系网络的社区发现算法 | 第24-28页 |
| 2.2.1 基于二分法思想的算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于层次聚类的算法 | 第25页 |
| 2.2.3 基于模块度优化的算法 | 第25-28页 |
| 2.3 可视化工具 | 第28-30页 |
| 第三章 数据的获取和统计分析 | 第30-44页 |
| 3.1 数据来源 | 第30-33页 |
| 3.1.1 龙虎榜介绍 | 第30-31页 |
| 3.1.2 龙虎榜数据格式 | 第31页 |
| 3.1.3 龙虎榜数据来源 | 第31-33页 |
| 3.2 数据获取 | 第33-36页 |
| 3.2.1 数据库表的建立 | 第33-34页 |
| 3.2.2 高效数据获取 | 第34-36页 |
| 3.3 数据统计分析 | 第36-44页 |
| 3.3.1 基本信息统计 | 第37-38页 |
| 3.3.2 营业部统计 | 第38-42页 |
| 3.3.3 时间序列统计 | 第42页 |
| 3.3.4 买卖金额和次数统计 | 第42-44页 |
| 第四章 网络可视化和实例分析 | 第44-61页 |
| 4.1 网络模型建立 | 第44-50页 |
| 4.1.1 网络模型简介 | 第44-46页 |
| 4.1.2 基于龙虎榜的网络模型的建立 | 第46-47页 |
| 4.1.3 数据清洗和优化 | 第47-50页 |
| 4.2 可视化结果和分析 | 第50-58页 |
| 4.2.1 可视化结果 | 第50-53页 |
| 4.2.2 可视化分析 | 第53-58页 |
| 4.3 监管处罚实例分析 | 第58-61页 |
| 第五章 监管现状和对策分析 | 第61-69页 |
| 5.1 监管现状 | 第61-65页 |
| 5.1.1 监管政策盘点 | 第62-64页 |
| 5.1.2 监管政策总结 | 第64-65页 |
| 5.2 监管对策和建议 | 第65-69页 |
| 第六章 总结 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 附录 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
