基于机器学习的股票交易时机研究(doc 38页)

资料简介：

目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章  前 言 1
1.1 研究背景 1
1.2 股市预测的发展概况 1
1.3 支持向量机简介 3
1.4 本文的主要内容 3
第二章  股市知识的准备 5
2.1 引言 5
2.1.1 我国股票市场的发展 5
2.1.2 进行股票投资分析的必要性 6
2.2 股票的相关知识 6
2.2.1 股票常用术语 7
2.2.2 股票价值和股票指数 7
2.3 企业财务指标 9
2.4 股市技术指标简介 9
第三章  股市预测问题研究方法 12
3.1 引言 12
3.2 投资分析法 12
3.2.1 技术分析法 12
3.2.2 基本面分析法 12
3.2.3 组合分析法 13
3.3 时间序列分析法 13
3.3.1 ARMA模型简介 14
3.4 非线性系统分析法 14
3.4.1 神经网络预测方法概述 14
3.4.2 多层前馈神经网络（BP网络） 15
第四章  统计学习理论与支持向量机 17
4.1 理论背景 17
4.1.1 机器学习分类 17
4.1.2 机器学习存在的基本问题 17
4.2 统计学习理论 18
4.2.1 VC维 19
4.2.2 推广性的界 19
4.2.3 结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM） 20
4.3 支持向量机基本原理 21
4.3.1 基本概念 22
4.3.2 线性支持向量机 23
4.3.3 非线性支持向量机 25
4.3.4 基于支持向量机的回归分析 28
第五章  基于支持向量机的股市预测 31
5.1 基于支持向量机的股市预测流程 31
5.2 基于向量机的分析预测工具LIBSVM 32
5.3 实际预测结果与数据验证分析 33
5.4 股票交易时机的确定 38
结束语 39
致 谢 40
参考文献 41

 

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