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基于LightGBM算法的股指涨跌预测方案
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基于LightGBM算法的股指涨跌预测方案
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第7-13页
　　　　1.1 研究的背景第7-8页
　　　　1.2 研究的目的和意义第8-10页
　　　　　　　　1.2.1 研究目的第8页
　　　　　　　　1.2.2 研究意义第8-10页
　　　　1.3 研究的内容、方法和技术路线第10-12页
　　　　　　　　1.3.1 研究的内容与方法第10-11页
　　　　　　　　1.3.2 研究的技术路线第11-12页
　　　　1.4 本文的主要特点第12-13页
第2章 相关理论回顾与文献综述第13-19页
　　　　2.1 相关理论回顾第13-14页
　　　　　　　　2.1.1 技术分析理论第13-14页
　　　　　　　　2.1.2 量化投资理论第14页
　　　　2.2 文献综述第14-19页
　　　　　　　　2.2.1 传统证券投资分析法第14-15页
　　　　　　　　2.2.2 时间序列分析法第15-16页
　　　　　　　　2.2.3 机器学习分析法第16-18页
　　　　　　　　2.2.4 文献评述第18-19页
第3章 股指涨跌预测问题描述与分析第19-23页
　　　　3.1 股指涨跌预测问题描述第19-21页
　　　　　　　　3.1.1 股指时间序列的特点第19-20页
　　　　　　　　3.1.2 股指预测现状描述第20-21页
　　　　3.2 股指涨跌预测问题分析第21-23页
第4章 基于LightGBM算法的股指涨跌预测方案设计第21-41页
　　　　4.1 方案策划的思路第23页
　　　　4.2 方案策划的理论框架第23-29页
　　　　　　　　4.2.1 逻辑回归(LR)模型第23-25页
　　　　　　　　4.2.2 LightGBM模型第25-28页
　　　　　　　　4.2.3 LR-LightGBM模型第28-29页
　　　　4.3 方案设计的主要内容第29-41页
　　　　　　　　4.3.1 方案设计框架第29页
　　　　　　　　4.3.2 数据的选取及处理第29-35页
　　　　　　　　4.3.3 LightGBM算法的参数及评估指标第35-38页
　　　　　　　　4.3.4 模型的实证结果展示第38-41页
第5章 方案的合理性论证以及实施途径第41-47页
　　　　5.1 方案的合理性论证第41-44页
　　　　5.2 方案的风险提示第44-45页
　　　　5.3 方案的实施途径第45-47页
第6章 结论与展望第47-49页
　　　　6.1 本文主要结论第47页
　　　　6.2 存在的不足及下一步研究计划第47-49页
参考文献第49-52页
致谢第52页

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