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题名/责任者:

股票大数据挖掘实战.股票预测篇/洪志令, 吴梅红编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-302-52663-6/CNY79.00

载体形态项:

293页:图;26cm

并列正题名:

Practice of stock big data mining.Stock prediction

其它题名:

股票预测篇

丛编项:

新经济书库

个人责任者:

吴梅红 编著

个人责任者:

洪志令 编著

学科主题:

股票-数据处理

中图法分类号:

F830.91-39

责任者附注:

洪志令, 美国加州大学尔湾分校助理科学家、北京大学心理学/北京大学机器感知与智能教育部重点实验室博士后。吴梅红, 厦门大学副教授, 美国加州大学洛杉矶分校与厦门大学联合培养博士。

书目附注:

有书目 (第292-293页)

提要文摘附注:

全书共10章。第1-3章为相关的基础内容, 介绍了数据挖掘的基本概念、常用算法、数据挖掘工具及云计算; 然后将股票与数据挖掘结合, 介绍大数据炒股、股票时间序列、量化投资等; 最后介绍与股票相关的数据类型、数据的获取源及获取的方法、获取数据的预处理等。在第4-10章中, 每一章根据股票挖掘的不同目标,介绍相关的数据挖掘算法,同时基于对基础算法的优劣分析,提出适用于股票场内实盘交易全景数据分析的新方法,结合新方法在股票挖掘平台上的实现,对股票的操作进行实战的解析。具体包括: 分类方法及股票买卖点的判断; 相似/相关匹配方法及股票走势的预测; 相似股票判断与投资组合; 马尔可夫模型与股票盘面强弱状态的判断; 关联规则与股票间的延时涨跌联动; NGram模型与股票的幅值组合关系; 深度学习与循环滚动预测等。

使用对象附注:

经济相关专业人员

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