基于粗糙集的股价趋势预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14-16页 |
| 第2章 股价预测方法回顾 | 第16-26页 |
| 2.1 传统预测方法及评价 | 第16-18页 |
| 2.1.1 基本分析 | 第16-17页 |
| 2.1.2 技术分析 | 第17页 |
| 2.1.3 传统预测方法评价 | 第17-18页 |
| 2.2 时间序列分析法及评价 | 第18-20页 |
| 2.2.1 自回归移动平均模型 | 第18页 |
| 2.2.2 差分自回归移动平均模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 自回归条件异方差模型 | 第19页 |
| 2.2.4 时间序列分析法评价 | 第19-20页 |
| 2.3 人工神经网络预测法及评价 | 第20-22页 |
| 2.3.1 BP神经网络 | 第20页 |
| 2.3.2 径向基函数网络 | 第20-21页 |
| 2.3.3 反馈型网络 | 第21页 |
| 2.3.4 人工神经网络预测法评价 | 第21-22页 |
| 2.4 基于粗糙集理论的股价预测 | 第22-25页 |
| 2.4.1 研究现状综述 | 第22-24页 |
| 2.4.2 研究现状分析 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 股票交易数据特征分析 | 第26-38页 |
| 3.1 收益率的统计特征 | 第26-30页 |
| 3.2 股票价格振幅统计特征 | 第30-32页 |
| 3.3 股票价格涨跌幅统计特征 | 第32-33页 |
| 3.4 成交量统计特征 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-38页 |
| 第4章 基于粗糙集的股价预测模型构建 | 第38-48页 |
| 4.1 粗糙集理论概述 | 第38-42页 |
| 4.1.1 基本概念 | 第38-40页 |
| 4.1.2 粗糙集理论的应用与发展 | 第40-42页 |
| 4.2 基于粗糙集的股价预测模型的建立 | 第42-46页 |
| 4.2.1 指标选取 | 第43-44页 |
| 4.2.2 建立决策表 | 第44页 |
| 4.2.3 离散化 | 第44-45页 |
| 4.2.4 属性约简 | 第45页 |
| 4.2.5 规则生成及检验 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 实例分析 | 第48-66页 |
| 5.1 条件属性 | 第48-53页 |
| 5.1.1 技术指标的初步筛选 | 第48-51页 |
| 5.1.2 技术指标介绍 | 第51-53页 |
| 5.2 决策属性 | 第53-54页 |
| 5.3 初始决策表 | 第54-57页 |
| 5.4 决策表属性离散化 | 第57页 |
| 5.5 属性约简 | 第57-58页 |
| 5.6 生成规则 | 第58-62页 |
| 5.7 规则预测精度检验 | 第62-64页 |
| 5.8 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
