基于支持向量机的中国证券市场长期投资分析

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基于支持向量机的中国证券市场长期投资分析

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基于支持向量机的中国证券市场长期投资分析

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-8页
序	第8-12页
1 绪论	第12-22页
· 引言	第12-13页
· 证券投资分析概述	第13-17页
· 证券市场的发展	第13-16页
· 证券投资分析的主要流派	第16-17页
· 支持向量机的应用现状	第17-19页
· 本文的结构安排	第19-20页
· 本章小结	第20-22页
2 支持向量机的理论基础与核心内容	第22-39页
· 传统机器学习与统计学习理论	第22-26页
· 传统机器学习问题	第22-23页
· 统计学习理论	第23-26页
· 支持向量机	第26-38页
· 支持向量机概述	第26-27页
· 线性分类器	第27-28页
· 非线性分类器	第28-29页
· 支持向量机常用的核函数	第29-31页
· 最大间隔分类	第31-33页
· SVM和核函数的参数选择	第33-35页
· 支持向量机对不平衡数据的处理	第35-38页
· 本章小结	第38-39页
3 长期投资决策实证研究的初步建模	第39-61页
· 引言	第39-40页
· 研究对象	第40-48页
· 股票的选取	第40-43页
· 财务指标的选取	第43-48页
· 研究工具	第48-49页
· 研究方案	第49-60页
· 数据的处理	第49-51页
· 核函数的选择	第51-52页
· 初步建模与预测	第52-60页
· 本章小结	第60-61页
4 长期投资决策实证研究的改进建模	第61-85页
· 解决数据不平衡问题的方案一	第61-68页
· 解决数据不平衡问题的方案二	第68-75页
· 预测结果比较	第75-84页
· 本章小结	第84-85页
5 结论	第85-86页
参考文献	第86-88页
附录A	第88-92页
作者简历	第92-94页
学位论文数据集	第94页

本篇论文共94页，点击这进入下载页面。

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