| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRSCT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题的目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究情况 | 第8-12页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第8-10页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的创新之处 | 第12-14页 |
| 第2章 股票价格分析预测的经典理论 | 第14-24页 |
| 2.1 基本面分析 | 第14-18页 |
| 2.1.1 宏观经济状况 | 第14-16页 |
| 2.1.2 上市公司所属行业情况 | 第16页 |
| 2.1.3 上市公司本身的状况分析 | 第16-18页 |
| 2.2 技术面分析 | 第18-24页 |
| 2.2.1 道氏理论 | 第19-20页 |
| 2.2.2 江恩理论 | 第20-21页 |
| 2.2.3 波浪理论 | 第21-24页 |
| 第3章 中国A股市场的特点与分析 | 第24-36页 |
| 3.1 A股市场的牛熊周期与政策市 | 第24-26页 |
| 3.2 中国A股市场的特点与现象 | 第26-34页 |
| 3.2.1 公众投资者数量多 | 第26-29页 |
| 3.2.2 零和博弈 | 第29-31页 |
| 3.2.3 涨跌停板机制 | 第31-32页 |
| 3.2.4 庄家庄股现象 | 第32-34页 |
| 3.3 传统股票价格理论不适于中国股市的原因 | 第34-36页 |
| 第4章 人工神经网络理论 | 第36-42页 |
| 4.1 人工神经网络基本理论 | 第36-38页 |
| 4.1.1 人工神经元的基本原理与模型 | 第36-37页 |
| 4.1.2 前馈型（BP）神经网络的基本结构 | 第37-38页 |
| 4.2 BP神经网络的原理 | 第38-42页 |
| 4.2.1 BP神经网络的数学表达 | 第38-40页 |
| 4.2.2 BP神经网络权值调整方法 | 第40-42页 |
| 第5章 以六支个股为样本的实证研究 | 第42-54页 |
| 5.1 实证研究方法 | 第42-43页 |
| 5.2 样本基本情况 | 第43-44页 |
| 5.2.1 尤夫股份（002427）基本情况 | 第43页 |
| 5.2.2 海欣食品（002702）基本情况 | 第43页 |
| 5.2.3 特立A（000025）基本情况 | 第43页 |
| 5.2.4 建设银行（601939）基本情况 | 第43-44页 |
| 5.2.5 中国建筑（601668）基本情况 | 第44页 |
| 5.2.6 信威集团（600485）基本情况 | 第44页 |
| 5.3 输入变量的选取情况 | 第44-46页 |
| 5.4 样本预测结果对比与分析 | 第46-52页 |
| 5.4.1 基于MATLAB的BP人工神经网络流程简介 | 第46-47页 |
| 5.4.2 预测结果的对比与分析 | 第47-52页 |
| 5.5 研究方面的不足与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 本文实现BP网络样本股票价格预测的MATLAB程序 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |