如今股票市场正处于蓬勃发展之中,越来越多的股民投身于股票市场,而股票市场的快速发展与国民经济息息相关,所以对于股票投资的研究具有重要的意义。如何大概率盈利是股票投资者们普遍关心的问题,而许多投资者非常重视技术面分析,研究技术分析有着重要的理论和现实意义。移动平均线是最重要、最基本的技术分析工具,以往运用移动平均线研究股票买卖点的工作很多,当今,大数据研究十分盛行,量化投资技术倍受关注。受到以往工作,以及均线重要性的启发,顺应大数据研究和量化投资技术的发展,本文尝试性的通过建立基于大数据分析和运用移动平均线寻找股票买入点的算法(算法RFPO)发展一种量化投资技术,并进行一定的优化研究,发展一种寻找大概率优化算法RFPO主要双参数对(r,v)的算法(文中算法4),且分别编制出算法RFPO和算法4的MATLAB语言运行程序,通过实验进一步说明方法与检验算法的效率。第一章,简述相关背景与意义,说明本文所要研究的问题和研究的方法,以及文章的写作结构。第二章,概述股票与买卖股票的基础知识,特别是移动平均线和运用其进行技术分析的基础知识。第三章,介绍几项有关运用移动平均线研究买卖股票的重要工作。第四章,说明移动平均线在其他技术手段中的具体应用。第五章,首先,进行数学规划与简析思路;其次,设计算法,给出寻找买入点的方法;最后,编制算法的MATLAB语言运行程序,通过实验进一步说明方法,与检验算法的效率。第六章,首先,分别考虑单变量r和v的优化问题,给出相应的算法;进而,综合考虑双变量r和v的优化问题,给出一个寻找大概率优化变量对(r,v)的算法,并通过实验进一步说明方法,与检验算法的效率。第七章,总结全文,指出文章的不足之处和提出需要进一步研究的问题。该项研究一方面可为如何确定买入点、如何做到大概率盈利等股票投资问题可提供一定的启示;另一方面可为从大数据应用、计算机学习、量化技术等视域出发进一步研究股票买卖问题提供一定有价值的参考。