| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第8页 |
| 1.4 主要研究内容及构成 | 第8-10页 |
| 第二章 股票短期预测理论 | 第10-13页 |
| 2.1 股票预测的常用变量及技术指标 | 第10-11页 |
| 2.1.1 常用变量 | 第10页 |
| 2.1.2 常用技术指标 | 第10-11页 |
| 2.2 股票预测面临的问题 | 第11-12页 |
| 2.3 股票预测常用的分析方法 | 第12页 |
| 2.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第三章 基于主成分的BP神经网络股票预测系统的分析 | 第13-20页 |
| 3.1 BP神经网络 | 第13-18页 |
| 3.1.1 BP神经网络基本原理 | 第13-14页 |
| 3.1.2 BP算法 | 第14-16页 |
| 3.1.3 BP神经网络的优点与不足 | 第16-17页 |
| 3.1.4 BP神经网络的改进算法 | 第17-18页 |
| 3.2 主成分分析 | 第18页 |
| 3.3 基于主成分的BP神经网络股票预测模型的建立 | 第18-19页 |
| 3.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第四章 实证分析 | 第20-31页 |
| 4.1 数据选取 | 第20页 |
| 4.2 实证分析 | 第20-28页 |
| 4.2.1 原始数据的SAS主成分分析 | 第20-23页 |
| 4.2.2 神经网络对股价的预测 | 第23-28页 |
| 4.3 改进的BP神经网络算法在股票预测中的性能分析 | 第28-30页 |
| 4.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第五章 总结与展望 | 第31-33页 |
| 5.1 总结 | 第31页 |
| 5.2 展望 | 第31-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |
