【摘 要】
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伴随着我国市场经济的繁荣发展,股票走进了干家万户,成为了与许多人息息相关的投资产品。因此,对股票走势的预测成为越来越多人所关注的课题。人们根据预测时所使用的不同方
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伴随着我国市场经济的繁荣发展,股票走进了干家万户,成为了与许多人息息相关的投资产品。因此,对股票走势的预测成为越来越多人所关注的课题。人们根据预测时所使用的不同方法,将股票预测分为两个派别:基本分析派和技术分析派。基于数据挖掘技术对股票的预测便是技术分析派中一个重要的分支。本文深入研究了数据挖掘技术,探讨了决策树算法、时间序列法、神经网络在股票预测方面的应用。其中重点讨论了决策树算法中的ID3算法及神经网络中的BP算法在股票预测中的应用。在讨论决策树中的ID3算法应用于股票预测时,针对股票市场的特殊性,对算法稍做改进,生成了一个有效性较强、冗余较小的决策树;在采用BP神经网络对股票预测时,通过改变学习速率优化算法,使其在对股票预测方面达到最优的效果。
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