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大数据环境下证券领域的数据研究与分析

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景与意义第13-15页
        1.1.1 研究背景第13-14页
        1.1.2 研究意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 国外研究现状第15-16页
        1.2.2 国内研究现状第16-17页
    1.3 研究主要内容第17-18页
    1.4 本文的结构安排第18-20页
第2章 理论基础与关键技术基础第20-35页
    2.1 关联规则算法第20-23页
        2.1.1 关联规则的定义第20-22页
        2.1.2 关联规则挖掘分析第22-23页
    2.2 BP神经网络第23-29页
        2.2.1 BP网络结构第24-25页
        2.2.2 BP网络结构第25-29页
        2.2.3 BP网络的局限和缺点第29页
    2.3 决策树分类模型第29-30页
    2.4 MapReduce基本概念第30-33页
        2.4.1 MapReduce的编程模型第31页
        2.4.2 MapReduce的执行过程第31-32页
        2.4.3 MapReduce的技术特点与优势第32-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第3章 股票信息系统的分析与设计第35-46页
    3.1 股票信息系统的业务概述第35-37页
        3.1.1 基本分析第35-36页
        3.1.2 技术分析第36页
        3.1.3 证券投资组合分析第36-37页
    3.2 股票信息系统的功能需求分析第37-40页
        3.2.1 用户管理用例分析第37-38页
        3.2.2 交易管理用例分析第38页
        3.2.3 股票分析管理用例分析第38-39页
        3.2.4 查询功能管理用例分析第39-40页
        3.2.5 短信预警管理用例分析第40页
    3.3 股票信息系统的架构设计第40-41页
    3.4 股票信息系统的模块设计第41-45页
        3.4.1 用户管理模块设计第41-42页
        3.4.2 交易管理模块设计第42-43页
        3.4.3 股票分析管理模块设计第43-44页
        3.4.4 查询功能管理模块设计第44页
        3.4.5 短信预警管理模块设计第44-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第4章 几种预测算法分析与设计第46-65页
    4.1 决策树分类在基本面分析中的应用第46-51页
        4.1.1 股票数据的选取和处理第46-47页
        4.1.2 构建决策树分类模型第47-51页
        4.1.3 模型评估级结果分析第51页
    4.2 关联规则挖掘在证券行业中的应用第51-58页
        4.2.1 Apriori算法分析与实现第52-56页
        4.2.2 Apriori算法的缺陷与优化第56-57页
        4.2.3 结果分析第57-58页
    4.3 神经网络预测模型在证券行业中的应用第58-62页
        4.3.1 样本的收集和处理第58-60页
        4.3.2 对所建立的BP网络进行训练第60-61页
        4.3.3 模型实证研究结果分析第61-62页
    4.4 基于MapReduce的数据分析过程第62-64页
        4.4.1 Map函数的设计第62-63页
        4.4.2 Shuffle函数的设计第63-64页
        4.4.3 Reduce函数的设计第64页
    4.5 本章小结第64-65页
第5章 股票信息系统实现第65-69页
    5.1 用户管理界面实现第65-66页
    5.2 交易管理界面实现第66页
    5.3 股票分析管理界面实现第66-67页
    5.4 查询功能管理界面实现第67页
    5.5 短信预警管理界面实现第67-68页
    5.6 本章小结第68-69页
第6章 股票信息系统的测试与分析第69-74页
    6.1 测试环境第69页
    6.2 功能测试第69-71页
        6.2.1 用户登录测试第69-70页
        6.2.2 用户信息修改测试第70页
        6.2.3 预警短信发送测试第70-71页
    6.3 性能测试第71-72页
        6.3.1 系统性能测试第71页
        6.3.2 MapReduce集群性能测试第71-72页
    6.4 可靠性测试第72-73页
    6.5 本章小结第73-74页
结论第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80页

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