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基于机器学习的股指预测算法

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基于机器学习的股指预测算法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-20页
  · 研究背景及意义第8-11页
    · 研究背景第8-9页
    · 研究意义第9-11页
  · 股指期货市场第11-13页
    · 股指期货市场简介第11-12页
    · 期货市场交易特点第12-13页
  · 国内外采用的主要研究方法第13-17页
    · 应用技术分析法第14-15页
    · 时间序列分析法第15-16页
    · 机器学习分析法第16-17页
  · 本文的主要工作及组织结构第17-20页
    · 本文的主要工作第17-18页
    · 本文的组织结构第18-20页
第二章 理论基础知识第20-28页
  · 股指相关知识第20-22页
    · 股票指数第20页
    · 上证50第20-22页
  · 支持向量回归第22-26页
    · 分类与回归第22-24页
    · 支持向量回归第24-26页
  · 遗传算法第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第三章 特征向量和标签第28-42页
  · 数据集以及预处理第28-31页
    · 数据集简介第28-29页
    · 数据集的采集第29页
    · 数据集的处理第29-31页
  · 特征向量第31-39页
    · 基本定义第31-32页
    · 特征向量第32-37页
    · 数据归一化处理第37-39页
  · 标签第39-40页
  · 本章小结第40-42页
第四章 模型参数寻优第42-48页
  · 模型评价标准第42页
  · 支持向量回归参数寻优第42-46页
    · 参数调节第42-45页
    · 遗传算法寻参第45-46页
  · 实验步骤第46-47页
  · 本章小结第47-48页
第五章 实验结果分析第48-54页
  · 实验环境第48-50页
  · 实验结果与分析第50-53页
  · 本章小结第53-54页
第六章 总结与展望第54-56页
  · 总结第54页
  · 下一步的工作第54-56页
参考文献第56-62页
发表论文和参加科研情况第62-64页
致谢第64页

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