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基于集成学习的股票买卖点预测研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文主要研究内容第12-13页
    1.4 本文组织结构第13-15页
第二章 基于价格形态的股票趋势最佳买卖点筛选第15-25页
    2.1 股票数据集产生第15-16页
    2.2 股票最佳买卖点的定义第16-19页
    2.3 股票最佳买卖点筛选意义第19-20页
    2.4 基于TPSW方法的股票最佳买卖点筛选第20-23页
        2.4.1 基于TPSW方法的股票最佳买入点选取第21-22页
        2.4.2 基于TPSW方法的股票最佳卖出点选取第22-23页
    2.5 本章小结第23-25页
第三章 基于相关性分析的最佳买卖点特征选择与表示第25-43页
    3.1 股票技术指标理论研究第26-28页
        3.1.1 常用技术指标介绍第26-28页
        3.1.2 技术指标选择原则第28页
    3.2 股票数据离散化第28-29页
    3.3 技术指标相关性分析第29-33页
        3.3.1 相关性分析第30页
        3.3.2 灰色关联分析第30-33页
    3.4 最佳买卖点特征表示第33-37页
    3.5 实验结果及分析第37-42页
        3.5.1 实验说明第37-38页
        3.5.2 实验结果及分析第38-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第四章 基于BP-AdaBoost算法的股票最佳买卖点预测第43-53页
    4.1 基本原理第44-47页
        4.1.1 AdaBoost算法第44-45页
        4.1.2 BP算法第45-47页
    4.2 基于BP-AdaBoost算法的股票最佳买卖点预测第47-48页
    4.3 实验结果及分析第48-51页
    4.4 本章小结第51-53页
总结与展望第53-55页
    本文工作总结第53页
    未来工作展望第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第59-61页
致谢第61-62页

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