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全新大数据挖掘实战 分析篇洪志令,吴梅红9787302538646
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章基础1.1入门1.1.1市场1.1.2常用名称解释1.1.3交易规则1.2影响股价的因素1.3的基本面分析1.3.1基本面分析概述1.3.2企业基本面分析1.3.3主要财务指标1.3.4杜邦分析法1.4的技术分析方法1.4.1技术分析概述1.4.2经典技术理论分析法1.4.3K线图分析法1.4.4技术指标分析法1.4.5量价结合分析法1.4.6主力动向分析法1.5两类方法的区别与联系1.6风险第2章分析技术指标与买卖点计算2.1目标概述2.2分析技术指标2.2.1移动平均线2.2.2平滑异同移动平均线指标2..随机指标2.2.4动向指标2.2.5累积能量线指标2.2.6相对强弱指标2.2.7乖离率指标2.2.8顺势指标2.2.9平行线差指标2.2.10三重指数平滑移动平均线指标2.2.11威廉指标2.2.12BOLL指标2.2.13腾落指数2.2.14涨跌比率指标2.2.15超买超卖指标.新方法:基于长短期线的买卖点计算..1主要思想..2计算步骤..方法步骤与创新特征..4平台实战解析第3章时间序列的特征表示方法3.1目标概述3.2时间序列3.2.1时间序列的基本概念3.2.2时间序列的影响因素3..时间序列的分类3.2.4时间序列分析概述3.2.5确定时间序列分析3.2.6随机时间序列分析3.3时间序列的特征表示方法3.3.1方法概述3.3.2时间序列特征表示3.3.3基于斜率提取特征点的时间序列分段线表示3.3.4基于趋势转折点的时间序列模式表示3.4新方法:基于拐点检测的历史数据分段方法3.4.1主要思想3.4.2计算步骤3.4.3方法步骤与创新特征3.4.4结果及分析3.5新方法:基于精准高低点分段匹配的预测方法3.5.1主要思想3.5.2计算步骤3.5.3方法步骤与创新特征3.5.4结果及分析第4章资金流向与主力控盘分析4.1目标概述4.2聚类分析4.2.1聚类与聚类分析简介4.2.2聚类算法的分类4..层次聚类算法4.2.4KMeans聚类算法4.2.5FCM聚类算法4.3资金流向分析4.3.1资金流向分析法简介4.3.2资金流向分析法的内容4.3.3在实际应用中的适用问题及解决方案4.4新方法:于资流向分析的主力控盘能力计算方法4.4.1主要思想4.4.2计算步骤4.4.3方法步骤与创新特征4.5平台实战解析4.5.1主力资金与散户资金的博弈4.5.2主力参与度和主力的控盘能力4.5.3如何站在的风口4.5.4诊断个股的全局风口位置第5章筹码分析技术与实战5.1目标概述5.2筹码分析技术5.2.1成本转换原理5.2.2筹码分布的原理5..筹码分布的形态5.2.4筹码分布的使用5.2.5筹码理论的优缺点5.3新方法:基于涨跌幅排序的异动跟踪方法5.3.1主要思想5.3.2计算步骤5.3.3方法步骤与创新特征5.3.4输出结果示例5.4平台实战解析5.4.1买卖盘价量分布下的填坑式变动趋势5.4.2持仓筹码的集中度与成本获利解析5.4.3跟随股东的动向并与“王”共舞第6章财务数据分析与估值6.1目标概述6.2财务指标6.2.1盈利能力指标6.2.2偿债能力指标6..成长能力指标6.2.4营运能力指标6.3定价理论6.3.1的价格6.3.2传统定价理论6.3.3现代定价理论6.3.4现代金融工程6.4正态分布6.4.1参数与统计量6.4.2正态分布质6.4.3经验规则的运用6.5新方法:基于自身历史相似收益的估值方法6.5.1主要思想6.5.2计算步骤6.5.3方法步骤与创新特征6.5.4平台实战解析6.6财务指标可视化6.6.1财务指标可视化概述6.6.2主要财务指标6.6.3维度财务指标6.6.4财务综合打分第7章券商研报评级及其有效分析7.1目标概述7.2对券商研究报告进行研究7.2.1券商研究报告的内容组成7.2.2研究报告与关系的研究方法7..研究报告现状7.3一致预期7.3.1一致预期概述7.3.2一致预期的计算7.3.3一致预期的用法7.4平台实战解析:研报评级及其有效分析7.4.1机构研报的评级7.4.2机构评级的有效7.4.3机构研报聚合7.4.4个股热度分析第8章舆情分析8.1目标概述8.2文本挖掘8.2.1文本挖掘技术简介8.2.2文本挖掘分类8..文本挖掘的过程8.3新闻文本分类8.3.1文本分类简介8.3.2文本分类流程8.3.3互联网新闻文本分类实验8.4股吧情感分析8.4.1情感分析概述8.4.2情感分析方法8.4.3股吧股评情感分类实验8.5平台实战解析8.5.1聚合众股吧帖子的人气与涨跌分析8.5.2实时跟踪企业和行业动态8.5.3深度挖掘潜在的隐藏信息第9章股民行为分析与应用9.1目标概述9.2行为金融学9.2.1行为金融学概述9.2.2行为金融学的心理研究9..股民心态9.2.4行为金融学的四大成果理论9.2.5行为金融学在方面的实践意义9.2.6行为金融学主张的策略9.3协同过滤9.3.1个化服务9.3.2协同过滤概述9.3.3基于用户的协同过滤9.3.4基于物品的协同过滤9.3.5两种协同过滤算法的比较9.3.6技术9.4平台实战解析:用户潜在行为分析与热门股发现9.4.1用户的自选股分析9.4.2用户的点击热度分析0章交易决策模型10.1目标概述10.2经典的交易决策模型10.2.1沃伦·的交易决策模型10.2.2威廉·欧内尔的交易决策模型10..彼得·林奇的交易决策模型10.2.4约翰·内夫的交易决策模型10.3新方法:数据挖掘模型10.3.1模型思路10.3.2模型介绍10.3.3模型构建步骤与创新特征10.4大数据挖掘平台简介10.5平台实战解析10.5.1雷达与多维分析10.5.2超短线攻略:抓住突变的逆转特征玩偷袭10.5.3短线攻略:资金筹码力技术特征建仓位10.5.4中长线攻略:寻找待填平的估值洼地做价值参考文献
洪志令,厦门大学人工智能专业博士,北京大学心理学、机器感知与智能实验室博士后,美国加州大学尔湾分校理科学家。先后曾任职于IBM、美国Comodo、厦门大学软件学院,为股挖掘网(stocktobe.com)创始人,厦门市高层次人才,厦门市思明区思明英才,思明区政协委员。近年以或通讯作者发表学术30篇,其中SCI/EI检索的共18篇。目前拥有9项授权的发明,32项公开实审发明和42项软件著作权。
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