基於機器學習的股票交易時機研究(doc 38頁)

目 錄
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 前 言 1
1.1 研究背景 1
1.2 股市預測的發展概況 1
1.3 支持向量機簡介 3
1.4 本文的主要內容 3
第二章 股市知識的準備 5
2.1 引言 5
2.1.1 我國股票市場的發展 5
2.1.2 進行股票投資分析的必要性 6
2.2 股票的相關知識 6
2.2.1 股票常用術語 7
2.2.2 股票價值和股票指數 7
2.3 企業財務指標 9
2.4 股市技術指標簡介 9
第三章 股市預測問題研究方法 12
3.1 引言 12
3.2 投資分析法 12
3.2.1 技術分析法 12
3.2.2 基本麵分析法 12
3.2.3 組合分析法 13
3.3 時間序列分析法 13
3.3.1 ARMA模型簡介 14
3.4 非線性係統分析法 14
3.4.1 神經網絡預測方法概述 14
3.4.2 多層前饋神經網絡（BP網絡） 15
第四章 統計學習理論與支持向量機 17
4.1 理論背景 17
4.1.1 機器學習分類 17
4.1.2 機器學習存在的基本問題 17
4.2 統計學習理論 18
4.2.1 VC維 19
4.2.2 推廣性的界 19
4.2.3 結構風險最小化（Structural Risk Minimization，SRM） 20
4.3 支持向量機基本原理 21
4.3.1 基本概念 22
4.3.2 線性支持向量機 23
4.3.3 非線性支持向量機 25
4.3.4 基於支持向量機的回歸分析 28
第五章 基於支持向量機的股市預測 31
5.1 基於支持向量機的股市預測流程 31
5.2 基於向量機的分析預測工具LIBSVM 32
5.3 實際預測結果與數據驗證分析 33
5.4 股票交易時機的確定 38
結束語 39
致 謝 40
參考文獻 41

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