| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1. 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究目的 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第7-9页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文创新之处 | 第10-11页 |
| 2. 技术信号的原理及检验 | 第11-27页 |
| 2.1 技术分析方法的基本原理 | 第11页 |
| 2.2 技术指标方法的基本原理 | 第11-17页 |
| 2.3 技术指标离散化处理 | 第17-19页 |
| 2.4 技术信号的有效性检验 | 第19-22页 |
| 2.5 基于单指标交易策略的回测分析 | 第22-27页 |
| 3. 梯度上升决策树模型的理论基础 | 第27-33页 |
| 3.1 决策树算法的原理 | 第27-28页 |
| 3.2 集成学习与梯度上升决策树模型 | 第28-30页 |
| 3.3 机器学习模型的性能评估 | 第30-33页 |
| 4. 基于GBDT模型构建趋势预测模型 | 第33-48页 |
| 4.1 趋势的划分 | 第33-35页 |
| 4.2 模型预测及性能评估 | 第35-48页 |
| 5. 结论与展望 | 第48-49页 |
| 参考书目 | 第49-51页 |
| 附录 沪深300中选用股票列表 | 第51-52页 |
| 在学期间发表论文清单 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |