作者：洪志令，吴梅红
出版时间：2019年
格式：pdf、epub、azw3
内容提要:
本书围绕股票大数据挖掘技术展开，主要介绍数据挖掘的方法及其在股票大数据上的实战应用。在1-3章中首先介绍数据挖掘的基本概念、常用算法和工具、大数据炒股、股票时间序列、量化投资、股票数据的获取等；在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势分析，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；动态时间规整相似股票判断与投资组。
目录
内容简介
作者简介
前言
读者对象
致专业人士
致教师
致学生
第1章 数据挖掘基础
1.1 数据挖掘概述
1.2 常用的数据挖掘算法
1.3 数据挖掘工具
1.4 数据挖掘与云计算
1.5 Mahout分布式框架
第2章 股票大数据挖掘
2.1 股票大数据
2.2 股票预测
2.3 量化投资
第3章 股票数据的准备
3.1 股票相关数据
3.2 数据的获取源
3.3 数据获取技术
3.4 数据预处理
第4章 分类方法与股票买卖点判断
4.1 分类概述
4.2 朴素贝叶斯
4.3 决策树
4.4 支持向量机
4.5 评价指标
4.6 基于SVM算法的股票买卖点判断
第5章 匹配方法与股票走势的预测
5.1 目标概述
5.2 模式匹配
5.3 常用的相似性度量方法
5.4 新方法：相似走势匹配在股票预测中的应用
5.5 新方法：自身历史相关在股票预测中的应用
5.6 新方法：正负相关走势在股票预测中的应用
5.7 新方法：自定义模式匹配在股票预测中的应用
5.8 平台实战解析：搜索相似历史走势以替代老司机经验
第6章 相似股票判断与投资组合
6.1 目标概述
6.2 DTW动态时间规整算法
6.3 KNN算法
6.4 相似股票的判断和应用
第7章 股票盘面强弱状态的判断
7.1 目标概述
7.2 马尔可夫模型
7.3 隐马尔可夫模型
7.4 新方法：基于状态转移的股票长期走势预测与推荐方法
第8章 股票间的延时联动涨跌规则
8.1 目标概述
8.2 贝叶斯
8.3 关联规则挖掘
8.4 关联规则在股票预测中的应用
第9章 股票涨跌的幅值组合关系
9.1 目标概述
9.2 n-gram模型
9.3 新方法：个股涨跌的幅值组合关系挖掘
第10章 股票的循环滚动预测方法
10.1 目标概述
10.2 回归分析与股票预测
10.3 神经网络与股票预测
10.4 深度学习与股票预测
参考文献
《股票大数据挖掘实战股票预测篇pdf》在线试读：
前言
股票投资是为了获得更大的收益，然而由于股票市场具有较大的动态特性，股票投资的收益与风险往往成正比，投资收益越高，存在风险则越大。有效地进行股票价格的预测，最大程度地规避股票风险，增加投资收益，是股票投资者最关注的热点问题。
近年来，中国股市起起伏伏，熊冠全球，许多投资者伤痕累累，损失惨重，股市已成为大多数中国股民的伤心地。中国股市的现状是多方面因素共同作用的结果，作为普通的投资者无法改变这一现实，怨天尤人于事无补；要想在股市中博弈，立于不败之地，只能从现实出发，从自身做起。
在股票交易事务处理中，每天有大量的交易信息数据汇入数据仓库，这些数据无疑有益于股民了解股市的走势，做出正确的投资决策，然而从海量数据中提取有用的并最终可理解的模式才是投资者们最为关心的问题。
在大数据时代，数据挖掘无疑是最炙手可热的技术。数据挖掘的作用是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术刚好解决了数据利用的问题，所以数据挖掘与股票投资便很自然地结合在一起。但数据挖掘在国内也是一个新领域，加上较早之前计算能力的限制，尚未见关于股票投资与数据挖掘相结合的相关书籍，以及股票大数据领域的规模应用案例。虽然有一些量化投资方面的著作，但是量化投资和股票挖掘还是存在相当大的差别。在这样的背景下，本书将结合丰富的金融业数据资源，以及构建的股票大数据挖掘平台，介绍如何利用数据挖掘技术进行股票挖掘和投资实践。
首先需要学习数据挖掘技术。数据挖掘是一个交叉学科，融合了统计分析、模式识别、机器学习、信息检索、数据库、信息论和最优化算法等领域的学习思想，其基础理论比较多，但却很分散。其次要学习数据挖掘技术怎么应用到股票投资领域。对于有兴趣进行数据挖掘应用实践的读者来说，他们常有这样的困惑，如何将实际问题和已经学到的方法、原理联系起来，如何将数据挖掘技术有效地运用在实际应用中，给使用者带来价值。
本书以笔者团队的数据挖掘工作为基石，架设起研究和应用的桥梁，帮助读者从应用实例中学习数据挖掘和股票投资方法。具体而言，本书从不同的角度，以股票实际应用为导向，始终以实际案例讲解应用之下的技术和理论。本书对每个股票应用案例都有详细的解析，全面介绍了如何将一个实际问题抽象和转化为数据挖掘的问题，让读者明白来龙去脉。在过去的15年里，笔者一直从事数据挖掘和股票投资方面的学习……
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