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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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