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基于区间拐点的证券交易信号预测
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及研究意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.3 本文的主要工作和结构安排第16-18页
第二章 理论基础第18-28页
    2.1 机器学习第18-19页
        2.1.1 机器学习问题描述第18页
        2.1.2 机器学习的主要类型第18-19页
    2.2 统计学习理论第19-21页
        2.2.1 VC维及推广性的界第19-20页
        2.2.2 结构风险最小化第20-21页
    2.3 支持向量机理论第21-23页
        2.3.1 支持向量机模型第21-23页
        2.3.2 加权支持向量机第23页
    2.4 时间序列分析第23-26页
        2.4.1 时间序列分析法第23-24页
        2.4.2 时间序列表示法第24-26页
    2.5 PLR-WSVM框架介绍第26-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第三章 基于ITP-WSVI的拐点预测第28-49页
    3.1 输入变量的选择第29-36页
    3.2 拐点的产生第36-42页
        3.2.1 分段线性化阈值的选择第36-37页
        3.2.2 拐点区间化第37-42页
    3.3 测试集拐点的划分第42-45页
    3.4 交易策略第45-47页
        3.4.1 校正策略第45-46页
        3.4.2 买卖策略第46-47页
    3.5 ITP-WSVM算法第47-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 实验与分析第49-62页
    4.1 改进的有效性检第49-59页
    4.2 长期投资有效性检验第59-61页
    4.3 本章小结第61-62页
第五章 总结与展望第62-64页
    5.1 全文总结第62-63页
    5.2 研究展望第63-64页
参考文献第64-69页
附录第69-70页
致谢第70页

 
 
论文编号BS4101379,这篇论文共70
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