本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘方法的股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,越來越多的民眾選擇投資股市來實(shí)現(xiàn)自己資產(chǎn)的增值。如何把握股票的漲跌規(guī)律、如何從上千只股票中選擇優(yōu)質(zhì)股一直是股市中的一個(gè)難題。數(shù)據(jù)挖掘作為一種從大量數(shù)據(jù)中使用算法搜索其隱藏信息的手段,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于股市分析中。本文使用了股市中常用的技術(shù)指標(biāo)作為分析基礎(chǔ)、支持向量機(jī)作為算法對(duì)股票價(jià)格的變化進(jìn)行建模,旨在通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)股票的漲跌進(jìn)行預(yù)測(cè)。主要工作包括:本文提出了基于技術(shù)指標(biāo)序列的特征構(gòu)造方法;以及依據(jù)最大化收益思想提出了根據(jù)ROC曲線下面積AUC值進(jìn)行遺傳參數(shù)尋優(yōu)的支持向量機(jī),來解決傳統(tǒng)方法在股票預(yù)測(cè)中可用性不高的問題。在實(shí)驗(yàn)中,將算法應(yīng)用于浦發(fā)銀行股票的漲跌預(yù)測(cè)中,通過最優(yōu)化不同時(shí)間窗口下分類器的判別效果,求取最佳買入時(shí)間點(diǎn),得到了不錯(cuò)的分類表現(xiàn)和收益回報(bào)。之后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)量化選股方法。通過挖掘大量股票上漲趨勢(shì)的共同規(guī)律,選擇概率最大的股票進(jìn)行投資,模擬實(shí)際的決策過程并計(jì)算了該策略的收益情況。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法對(duì)股票交易具有一定意義上的預(yù)測(cè)指導(dǎo)作用,因此可以幫助投資者簡化投資分析步驟并增加獲利。最后,基于上面的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),本文使用MATLAB實(shí)現(xiàn)了一個(gè)股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了股票數(shù)據(jù)獲取、股票行情可視化、股票買點(diǎn)預(yù)測(cè)和量化選股四個(gè)模塊,給普通投資者的分析提供了方便。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F832.51;TP311.13

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周緒川;;基于分割提速法和多線程的股票預(yù)測(cè)方法[J];蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

2 葉德謙;金大兵;楊櫻;;基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[J];微計(jì)算機(jī)信息;2006年06期

3 王天娥;葉德謙;季春蘭;;粗糙集屬性約簡方法在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年30期

4 劉軍;邱曉紅;汪志勇;楊鵬;;基于相似性最優(yōu)模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測(cè)[J];江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年04期

5 魏立龍;許東方;孫浩;周明祥;;基于遺傳算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];信息與電腦(理論版);2011年05期

6 林倩瑜;馮少榮;張東站;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模式匹配的股票預(yù)測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年05期

7 張晨希;張燕平;張迎春;陳潔;萬忠;;基于支持向量機(jī)的股票預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2006年06期

8 張晨希;張迎春;萬忠;陳潔;張燕平;張鈴;;基于交叉覆蓋算法的股票預(yù)測(cè)[J];微機(jī)發(fā)展;2005年12期

9 許雁;陳月輝;曹毅;;基于隨機(jī)微分方程模型的股票預(yù)測(cè)[J];信息技術(shù)與信息化;2011年05期

10 張揚(yáng)武;;基于時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的股票預(yù)測(cè)研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2009年01期

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 若沖;比追逐財(cái)富更重要[N];市場(chǎng)報(bào);2001年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳濤;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬股票預(yù)測(cè)交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

2 郝知遠(yuǎn);基于數(shù)據(jù)挖掘方法的股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)[D];南京理工大學(xué);2017年

3 徐嫩霞;基于協(xié)同認(rèn)知的智能股票預(yù)測(cè)[D];昆明理工大學(xué);2000年

4 孫巍巍;基于多指標(biāo)群決策理論的股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2002年

5 陶嗣干;覆蓋算法在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2010年

6 劉海s，

本文編號(hào)：1314117