基于支持向量机的创业板指数预测研究与应用

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基于支持向量机的创业板指数预测研究与应用

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基于支持向量机的创业板指数预测研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-22页
1.1 研究背景和意义	第9-12页
1.1.1 研究背景	第9-10页
1.1.2 研究意义	第10-12页
1.2 文献回顾	第12-19页
1.2.1 国外文献综述	第12-14页
1.2.2 国内文献综述	第14-18页
1.2.3 国内外文献综述的简析	第18-19页
1.2.4 研究问题的提出	第19页
1.3 研究内容和方法	第19-22页
1.3.1 主要内容	第19-21页
1.3.2 研究方法	第21-22页
第2章相关理论基础	第22-34页
2.1 支持向量机（SVM）相关理论	第22-29页
2.1.1 统计学习理论	第22-23页
2.1.2 支持向量机（SVM）的核函数	第23-25页
2.1.3 支持向量机的分类（ SVC）算法	第25-27页
2.1.4 支持向量机的回归（ SVR）算法	第27-29页
2.2 主成分分析法	第29-30页
2.2.1 主成分分析的基本思想	第29页
2.2.2 主成分分析的数学模型	第29-30页
2.3 人工神经网络原理	第30-33页
2.3.1 人工神经网络概述	第30-31页
2.3.2 ANNs的学习过程	第31-32页
2.3.3 人工神经网络的基本特征及模型分类	第32-33页
2.4 本章小结	第33-34页
第3章创业板指数预测研究设计	第34-51页
3.1 模型构建	第35-36页
3.2 样本选取	第36页
3.3 创业板指数下跌市场行情预测分析	第36-41页
3.3.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量机预测结果分析	第36-38页
3.3.2 动态神经网络的预测结果分析	第38-41页
3.4 创业板指数震荡市场行情预测分析	第41-45页
3.4.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量机预测结果分析	第41-43页
3.4.2 动态神经网络预测结果分析	第43-45页
3.5 创业板指数上升市场行情预测分析	第45-50页
3.5.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量机预测结果分析	第45-47页
3.5.2 动态神经网络预测结果分析	第47-50页
3.6 本章小结	第50-51页
第4章实盘模拟策略应用研究	第51-60页
4.1 创业板指数预测	第51-54页
4.1.1 PCA-PSO-LIBSVM支持向量机预测结果分析	第51-53页
4.1.2 动态神经网络预测结果分析	第53-54页
4.2 投资策略分析	第54-59页
4.2.1 策略的前提假设	第54-56页
4.2.2 融资融券交易策略	第56页
4.2.3 股指期货交易策略	第56-58页
4.2.4 市场单纯策略的收益分析	第58-59页
4.3 本章小结	第59-60页
结论	第60-61页
参考文献	第61-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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