基于道氏趋势理论的证券分析预报软件的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·证券分析软件的发展现状 | 第8-9页 |
| ·神经网络预测法 | 第8-9页 |
| ·模糊预测法 | 第9页 |
| ·研究证券分析软件的意义 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10页 |
| ·本章小节 | 第10-11页 |
| 2 道氏趋势理论 | 第11-15页 |
| ·道氏趋势理论的要点 | 第11-14页 |
| ·道氏理论的重要性 | 第14页 |
| ·本章小节 | 第14-15页 |
| 3 模糊决策 | 第15-18页 |
| ·模糊决策理论 | 第15-16页 |
| ·模糊决策系统的分类 | 第16-17页 |
| ·模糊决策支持系统 | 第16-17页 |
| ·模糊专家系统 | 第17页 |
| ·分析软件的设计思想 | 第17页 |
| ·本章小节 | 第17-18页 |
| 4 K线理论与特征点 | 第18-21页 |
| ·K线图 | 第18页 |
| ·特征点的归纳 | 第18-20页 |
| ·本章小节 | 第20-21页 |
| 5 分析系统的建模研究 | 第21-31页 |
| ·证券分析预报系统的建模 | 第21-23页 |
| ·生成的模糊规则表 | 第23-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 6 交易系统的算法分析 | 第31-37页 |
| ·解释接口的算法 | 第31-32页 |
| ·数据预处理算法 | 第32页 |
| ·生成模糊规则的算法 | 第32-35页 |
| ·语言变量的划分 | 第32-34页 |
| ·模糊规则的生成 | 第34-35页 |
| ·模糊推理算法 | 第35-36页 |
| ·本章小节 | 第36-37页 |
| 7 软件设计 | 第37-52页 |
| ·服务器端的设计 | 第37-48页 |
| ·数据的收集和预处理 | 第38页 |
| ·数据库中表的设计 | 第38-41页 |
| ·一个样本的分析 | 第41-45页 |
| ·样本空间的分析 | 第45-46页 |
| ·JDBC编程接口 | 第46-47页 |
| ·数据连接池技术的运用 | 第47-48页 |
| ·客户端的设计 | 第48-51页 |
| ·交易提示功能的实现 | 第49-51页 |
| ·参数计算功能的实现 | 第51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 8 实验结果 | 第52-58页 |
| ·实例分析 | 第52-57页 |
| ·本章小节 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录A 规则库生成程序 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
