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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，照片;26cm

并列正题名:

Practice of stock big data mining.Stock prediction

个人责任者:

洪志令 编著

个人责任者:

吴梅红 编著

学科主题:

股票-数据处理

中图法分类号:

F830.91

一般附注:

新经济书库

提要文摘附注:

本书共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；然后将股票与数据控掘结合，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，对股票的操作进行解析，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；N-Gram模型与股票的幅值组合关系；深度学习与循环滚动预测等。

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