| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第7-10页 |
| 第一章 预备知识 | 第10-19页 |
| 1.1 股票收益率 | 第10页 |
| 1.2 相关系数 | 第10-12页 |
| 1.3 投资组合风险 | 第12-13页 |
| 1.4 支持向量机 | 第13页 |
| 1.5 线性分类器 | 第13-15页 |
| 1.6 分类间隔 | 第15-17页 |
| 1.7 支持向量 | 第17页 |
| 1.8 原始问题转化为凸优化问题 | 第17页 |
| 1.9 最优化与罗需-库恩-塔克条件（Karush-Kuhn-Tucker) | 第17-19页 |
| 第二章 构建有关证券的社会网络 | 第19-23页 |
| 2.1 社交网络 | 第19-20页 |
| 2.2 证券的构成 | 第20-21页 |
| 2.3 网络权重与图 | 第21-23页 |
| 第三章 证券的鲁汶(Louvain)聚类算法 | 第23-28页 |
| 3.1 有关聚类知识的介绍 | 第23-24页 |
| 3.2 Louuain聚类算法 | 第24-26页 |
| 3.3 证券的聚类结果 | 第26-28页 |
| 第四章 证券的支持向量机排序 | 第28-34页 |
| 4.1 特征因子的选择 | 第28-29页 |
| 4.2 支持向量机排序 | 第29-31页 |
| 4.3 支持向量机排序对股票进行排序 | 第31-34页 |
| 第五章 Matlab实验 | 第34-43页 |
| 5.1 实验 | 第34-41页 |
| 5.2 模拟投资 | 第41-43页 |
| 第六章 总结 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47页 |