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目 录
第1 章 绪论 1
1.1 研究背景与研究意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义2
1.2 国内外研究综述2
1.3 研究内容及技术路线4
1.3.1 研究思路4
1.3.2 研究方法5
1.3.3 研究路线6
1.4 论文的创新与不足6
第2 章 理论基础8
2.1 数据挖掘概述8
2.1.1 分类模型8
2.1.2 回归模型9
2.1.3 信息熵理论9
2.2 金融时间序列相关理论 10
2.2.1 涨跌熵指数 10
2.2.2 股市日历效应概述 10
2.2.3 股市周期概述 11
2.2.4 时间序列相关理论 12
2.2.5 自回归条件异方差 13
2.3 基于数据挖掘的时间序列数据研究方法 14
2.3.1 数据挖掘技术之时间序列周期模式挖掘 15
2.3.2 数据挖掘技术之时间序列预测方法 16
第3 章 中国股票市场涨跌序列规律研究24
3.1 数据来源及处理24
3.2 中国股票市场涨跌序列日历效应研究24
3.2.1 中国股市涨跌序列统计分析25
I
3.2.2 中国股市涨跌序列月份效应实证分析32
3.2.3 中国股市涨跌序列星期效应实证分析39
3.3 中国股票市场涨跌序列周期性实证研究41
3.4 本章小结46
第4 章 中国股票市场涨跌序列预测研究48
4.1 基于自回归移动平均的预测分析48
4.2 基于机器学习算法的预测分析52
4.3 基于深度学习算法的预测分析54
4.4 模型对比分析56
第5 章 结论与展望58
5.1 结论58
5.2 展望59
参考文献60
致谢65
II
Contens
Chapter 1 Introduction 1
1.1 Research background and significance 1
1.1.1 Research background 1
1.1.2 Research significance2
1.2 Domestic and foreign research review 2
1.3 Research content and technical route 4
1.3.1 Research ideas4
1.3.2 Research methods 5
1.3.3 Research Route 6
1.4 Innovation and shortcomings of the paper 6
Chapter 2 Theoretical basis 8
2.1 Overview of data mining 8
2.1.1 Classification model8
2.1.2 Regression model 9
2.1.3
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