股票数据相关论文
目前,可视化技术已经在医学、分子化学和生物学、计算流体动力学、有限元分析、气象、地球物理等科学研究和国民经济领域得到了广......
关联规则的研究是数据挖掘中的重要研究内容之一,由于实际的数据是随时间变化而获得的,因而有必要对其时态属性进行分析,这样有助于揭......
论文讲述了如何利用Python对多只股票进行数据分析,并且分析每只股票间的异同.运用Python,可将股票数据进行可视化处理,例如,运用......
在简要介绍了APT理论的基础上,用上交所股票数据初步建立了中国APT的FLM模型,所得结论从数理角度验证了中国股市尚不成熟的直观感觉。......
本文主要研究ACD模型及其在高频数据分析上的应用。共分为六章,主要研究工作和创新之处在第二章至第五章。 第二章回顾市场微观......
Engle.R的ARCH模型及马科维茨的《资产组合选择》系统地阐述了证券收益和风险分析的基本原理和主要方法,在此基础上建立了均值—方差......
自资本资产定价模型被提出和研究以来已经有半个世纪的历史,但是由于我国的证券市场还不成熟,在我国的研究时间还不长,难以满足资本资......
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序......
针对混沌时间序列自适应预测方法在多步预测中预测器系数无法调节的问题,根据混沌时间序列的短期可预测性及自适应算法的自适应跟......
基因表达式编程(GEP)是遗传算法研究的新分支.针对股票对象的特点,提出了适应股票规律的GEP-STOCK模型,包括n时段-STOCK-GENE,STOC......
作者研究了纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题,该模型允许变量的效应随时间改变.本文方法在进行变量选择的同时,......
随着网络时代的迅速发展以及我国对数据信息可视化的深入研究,大数据的资源提供对于各个行业也变得越来越重要。尤其是对于股票数......
传统的股票数据分析的方法存在对初始聚类数值过于敏感的问题,而且对股票数据的预测值还不准确,为此,提出了基于粗糙集聚类算法的股票......
数据预测在金融投资领域占有重要地位,而股票价格是金融数据中最复杂的数据类型之一。本文将文化算法应用于股票指数建立时间序列模......
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设计的查询系统主要实现上市公司相关股票信息数据的查询。该查询系统主要设计有服务器和客户端两部分。服务器中有可供查询的各公......
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Python是一种面向对象、解释型、带有动态语义的高级程序设计语言,其语法简洁清晰,具有丰富和强大的类库。Python语言支持覆盖信息......
近年来随着中国股市的日趋成熟,越来越多的个人开始参与股票的相关投资。而相对于机构来说,个人投资因缺乏相关的资源还是处于劣势......
2020年初,新型冠状病毒在我国大规模肆虐,全国各地居民开始居家防疫,传统模式的经济发展和消费市场——住宿和餐饮、批发和零售及......
Application of a Delay-Difference Model for the Stock Assessment of Southern Atlantic Albacore (Thun
Delay-difference models are intermediate between simple surplus-production models and complicated age-structured models.......
本文选用高历史收益率变量作为识别博彩型股票的识别指标,研究2009年及以后中国沪深A股股票回报率是否仍然受到高历史收益率的影响......
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目前预测股票价格大多都基于单支股票的历史价格数据,并试图找出其股价变化规律,训练出可预测价格的模型。但实际股票价格的波动会......
国外已经有人研究了许多关于股票价格离散特性的模型.其中次序probit模型是目前最理想的模型。它既能捕捉到“解释“变量对价格变动......
利用2017-01-03—2018-12-31时段标普&500指数(美国)、富时马拉西亚指数(马来西亚)、瑞士SMI指数(瑞士)、比利时20指数(比利时)、......
可视化技术对于分析和探究大规模的多维数据集变得越来越重要,其中最重要的一种可视化技术是一种面向像素的可视化技术,其基本原理......
股票被人恶意操纵所产生的后果是不可想象的。股票的保密问题至关重要。本文概述了数据加密标准(DES)在股票保密方面的应用,并对一......
期刊
数据预测在金融投资领域占有重要地位,而股票价格由于具有变化幅度大,变化因素多,变化不稳定等特性,因而成为金融数据中最复杂最难......
数据挖掘是从大量的数据信息中提取出隐含的知识、规律和行为模式的处理过程。经济学家一直致力于研究股票市场价格的变化,希望能......
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列......