声明
第一章 引言
1.1 股票走势是否可预测
1.2 如何对股票价格进行预测
1.3 本文主要研究内容
1.4 本文的章节结构
第二章 证券交易时间序列数据研究
2.1 证券数据的来源及特点
2.2 证券交易数据的可视化表示
2.3 证券交易数据的降维与数据压缩
2.4 拟合误差与走势特征
第三章 各种时间序列特征表示法用于证券时间序列的优劣
3.1时间序列特征表示
3.2 基于斜率提取特征点的时间序列分段线性表示[19][20]
3.3 基于趋势转折点的时间序列模式表示[21][22]
第四章 基于分型转折点的证券时间序列分段表示法
4.1 证券时间序列特征表示法
4.2 问题描述及分型转折点的定义
4.3 分型转折点分段方法
4.4 实验结果及分析
4.5 结论
第五章 基于趋势特征拓扑结构的相似性度量
5.1 时间序列的相似性度量方法
5.2 时间序列的趋势与形态
第六章 结论与展望
6.1 基于分型转折点的证券时间序列线性分段法
6.2 基于趋势特征拓扑结构符号化的相似性度量
6.3下一步的工作:趋势模式识别与数据挖掘[41][42][43]
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢