支持向量机在证券投资分析中的应用



支持向量机在证券投资分析中的应用

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支持向量机在证券投资分析中的应用

论文目录
致谢	第1-6 页
中文摘要	第6-7 页
ABSTRACT	第7-12 页
1 引言	第12-14 页
2 证券投资技术分析	第14-25 页
· 技术分析概述	第14-15 页
· 技术分析的前提假设	第15 页
· 指标技术分析与机器学习	第15-16 页
· 常用的几种指标	第16-19 页
· 趋势型	第16-17 页
· 超买超卖型	第17-18 页
· 人气型	第18 页
· 大势型	第18-19 页
· 技术指标有效性的统计验证	第19-25 页
3 支持向量机基本原理和算法实现	第25-33 页
· 数据挖掘方法概述	第25-26 页
· 分类学习机	第26-27 页
· 线性可分问题	第27-29 页
· 最大间隔和线性可分支持向量机	第27-28 页
· 线性可分支持向量机的理论基础	第28-29 页
· 支持向量分类机	第29-30 页
· C支持向量机算法的程序实现	第30-33 页
4 基于支持向量机的证券投资分析实证研究	第33-46 页
· 股价涨跌预测	第33-36 页
· 实证	第33-35 页
· 结果分析	第35-36 页
· 对大盘指数的涨跌预测	第36-41 页
· 对上证指数和深成指数的预测	第36-40 页
· 小结	第40-41 页
· 基于财物指标的股票优选	第41-46 页
· 实证	第41-45 页
· 结果分析比较	第45-46 页
5 结论	第46-47 页
参考文献	第47-49 页
附录	第49-51 页
学位论文数据集	第51页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。

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