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基于支持向量机SVM的股票价格预测任务书

 2020-04-23 19:37:37  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

本课题采用人工智能机器学习方法预测股票涨跌分析。以深圳成分指数或选取成分股票历史行情数据为基础,将历史数据分为训练数据和测试数据,采用支持向量机方法预测股价指数次日的

涨跌情况,并给出涨跌概率。历史行情数据包括开盘价、最高价、收盘价、最低价、成交量、价格变动、涨跌幅、5日均价、10日均价、20日均价、5日均量、10日均量、20日均量、换手率等

。要求采用python语言编程实现数据处理、预测计算过程,给出图形表示。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。


2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。


3、收集相关的原始数据,并进行数据的预处理工作。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周:查阅文献,完成开题报告
4-6周:总体设计,完成论文综述
7-10周:设计算法,功能模块设计
11-13周:编码和测试
14-15周:写论文,提交初稿,给老师检查,修改定稿,答辩。

4. 主要参考文献

[1] 阮敬编著,Python数据分析基础,中国统计出版社,2017.9
[2] 华校专,王正林编著,Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标,中国工信出版集团,电子工业出版社,2017.3
[3] [美]Michaael Broles著,沙赢,李鹏译,Python机器学习预测分析核心算法,中国工信出版集团,人民邮电出版社,2017.1
[4] 胡照跃, 白艳萍,基于PCA-SVM组合模型的股票价格预测,商洛学院学报,2016年第2期
[5] 李斌, 林彦, 唐闻轩,ML—TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法,系统工程理论与实践,2017年第5期

[6] Zhengyao Jiang, Dixing Xu, Jinjun Liang, A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem, arXiv:1706.10059v1[cs.AI]30 Jun 2017

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