股票是市場經(jīng)濟的重要體現(xiàn),同時也反映著我國經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r,在經(jīng)濟發(fā)展走勢分析中起著至關(guān)重要的作用。隨著股票市場的發(fā)展,選擇投資股票作為盈利項目的人也越來越多。但是如何選擇股票,怎樣選擇相應(yīng)的上市公司進行投資可以獲得最大收益,一直是一個難題。因此,對股票市場上的各類股票走勢進行分析預(yù)測具有重要意義。然而股票數(shù)據(jù)是一個龐大并且雜亂無章的復(fù)雜系統(tǒng),利用傳統(tǒng)方法對其進行預(yù)測分析存在一定的困難。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了一個良好的解決方案,可以從眾多雜亂無章的龐大數(shù)據(jù)中提取出潛在對于走勢預(yù)測有價值有意義的數(shù)據(jù)。針對目前股票預(yù)測模型的準(zhǔn)確度不夠高,存在過擬合或欠擬合等問題,在現(xiàn)有股票預(yù)測方法分析的基礎(chǔ)上,給出了一種基于Cart決策樹與Boosting方法的股票預(yù)測方法。該方法根據(jù)數(shù)據(jù)縱向的關(guān)聯(lián)性,在常用的開盤價、收盤價、成交量、當(dāng)日最高價、當(dāng)日最低價五個指標(biāo)的基礎(chǔ)上增加“近十日均價”及“轉(zhuǎn)手率”兩個縱向變化指標(biāo);同時以Cart決策樹方法為基礎(chǔ),采用Boosting級聯(lián)多棵決策樹來解決擬合度問題。本文選取A股市場上某儀器儀表領(lǐng)域的上市公司作為樣本數(shù)據(jù),選取該領(lǐng)域某公司一年的股票交易數(shù)據(jù)作為輸入變量,利用C5.... 

【文章來源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景以及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
第2章 相關(guān)理論知識
    2.1 股票投資分析方法
        2.1.1 基本分析法
        2.1.2 技術(shù)分析法
        2.1.3 量化分析法
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘理論
        2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
        2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的步驟
    2.3 數(shù)據(jù)挖掘在股票預(yù)測領(lǐng)域的適用性分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 決策樹與Boosting提升算法
    3.1 C5.0決策樹
        3.1.1 C5.0決策樹的生長
        3.1.2 C5.0對數(shù)據(jù)的處理
    3.2 Cart決策樹算法
        3.2.1 Cart決策樹的生長
        3.2.2 Cart決策樹的修剪
        3.2.3 Cart樹的子樹評估
    3.3 Boosting提升算法
    3.4 決策樹以及提升Boosting算法在股票分析中的適用性
    3.5 本章小結(jié)
第4章 決策樹及Boosting算法在股票預(yù)測的應(yīng)用
    4.1 數(shù)據(jù)選取與指標(biāo)確定
        4.1.1 指標(biāo)的確定
        4.1.2 數(shù)據(jù)的選取
        4.1.3 指標(biāo)描述性統(tǒng)計
    4.2 模型建立
    4.3 實驗
        4.3.1 五特征C5.0決策樹結(jié)合Boosting算法實驗
        4.3.2 五特征Cart樹結(jié)合Boosting算法實驗
        4.3.3 七特征Cart樹結(jié)合Boosting算法實驗
    4.4 實驗結(jié)果評估
        4.4.1 評價指標(biāo)
        4.4.2 實驗結(jié)果對比
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘在股票預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 張博凱.  當(dāng)代經(jīng)濟. 2017(08)
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[7]基于支持向量機的股票預(yù)測[J]. 劉廷.  信息通信. 2015(08)
[8]Targeting inflammation in diabetes: Newer therapeutic options[J]. Neeraj Kumar Agrawal,Saket Kant.  World Journal of Diabetes. 2014(05)
[9]基于RU-SMOTE-SVM的金融市場極端風(fēng)險預(yù)警研究[J]. 林宇,黃迅,徐凱.  預(yù)測. 2013(04)
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碩士論文
[1]股票指數(shù)走勢的決定因素及政策效應(yīng)[D]. 錢鈞.浙江工商大學(xué) 2014
[2]基于網(wǎng)絡(luò)輿情的SVM股票價格預(yù)測研究[D]. 張世軍.南京信息工程大學(xué) 2014
[3]決策樹及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在股票分類預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 陶雨雨.杭州電子科技大學(xué) 2014
[4]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的股票預(yù)測與研究[D]. 都彬.江蘇科技大學(xué) 2012
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的股價預(yù)測實證分析[D]. 唐文慧.西南財經(jīng)大學(xué) 2009



本文編號：3013413