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数据挖掘方法在股票选择中的应用研究

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数据挖掘方法在股票选择中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 引言第11-19页
  1.1 研究背景第11页
  1.2 研究意义第11-12页
  1.3 文献综述第12-16页
    1.3.1 国外研究现状第12-14页
    1.3.2 国内研究现状第14-16页
  1.4 技术路线和论文结构第16-17页
    1.4.1 研究思路第16-17页
    1.4.2 研究方法第17页
  1.5 创新之处第17-19页
第二章 理论基础第19-24页
  2.1 数据挖掘概念界定第19-20页
  2.2 数据挖掘技术流程第20页
  2.3 数据挖掘技术的操作方法第20-22页
  2.4 数据挖掘成果的验证和评估第22-24页
第三章 股票核心指标提取和数据清洗方案第24-36页
  3.1 数据挖掘指标的选取和清洗标准第24-25页
    3.1.1 股票指标的时间区间第24页
    3.1.2 剔除被交易所警告有可能出现退市情况的股票第24页
    3.1.3 剔除股票数据不全的股票第24页
    3.1.4 样本选择第24页
    3.1.5 改进了数据清洗方法第24-25页
  3.2 数据挖掘指标的选取第25-36页
    3.2.1 输入变量第25-35页
    3.2.2 目标变量第35-36页
第四章 利用非监督学习模型对指标进行降维第36-44页
  4.1 关联规则数据挖掘第36-37页
    4.1.1 关联规则的原理和计算步骤第36-37页
    4.1.2 关联规则的优缺点第37页
  4.2 利用关联规则对股票指标进行处理达到降维第37-40页
    4.2.1 数据预处理第37-38页
    4.2.2 运用关联规则处理经过整理后的数据第38-40页
  4.3 利用主成分分析(PCA)对数据进行处理第40-41页
    4.3.1 主成分分析的含义第40-41页
    4.3.2 主成分分析的计算步骤第41页
    4.3.3 主成分分析的优缺点分析第41页
  4.4 利用主成分分析(PCA)对股票数据进行降维处理第41-44页
第五章 利用分类和预测模型进行建模分析第44-57页
  5.1 预测模型和分类模型含义第44-45页
  5.2 决策树数据挖掘方法概述第45页
  5.3 运用决策树模型处理股票特征数据第45-50页
    5.3.1 数据处理第45-46页
    5.3.2 决策树分析及评价第46-47页
    5.3.3 决策树模型效果展示第47-50页
  5.4 神经网络模型第50页
    5.4.1 神经网络概述第50页
    5.4.2 神经网络特点第50页
  5.5 神经网络数据挖掘第50-57页
    5.5.1 数据预处理第50-51页
    5.5.2 神经网络模型的拓扑结构第51页
    5.5.3 神经网络模型效果分析第51-52页
    5.5.4 神经网络模型的效果展示第52-57页
第六章 决策树模型和神经网络模型对比分析第57-61页
  6.1 模型的比较的方法概述第57页
  6.2 四种模型比较方法下对比两个模型第57-61页
    6.2.1 偏差方差比较方法第57-58页
    6.2.2 ROC曲线判别方法第58-59页
    6.2.3 F1score比较方法第59-60页
    6.2.4 超额收益率方法第60-61页
第七章 结论与展望第61-62页
  7.1 研究结论第61页
  7.2 研究展望第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果第66-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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