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股票大数据挖掘实战:股票预测篇
更新时间:2020-05-22 17:01:28
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第一篇,基础篇。由第1~4章组成。本篇介绍股票和数据挖掘等相关基础知识,包括传统的股票分析方法、数据挖掘基础、股票数据挖掘、数据源的获取等。第二篇,股票预测篇。由5~12章组成。本篇根据股票预测的不同目标,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的解析。
品牌:清华大学
上架时间:2019-10-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
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股票大数据挖掘实战:股票预测篇最新章节
查看全部- 参考文献
- 10.4 深度学习与股票预测
- 10.3 神经网络与股票预测
- 10.2 回归分析与股票预测
- 10.1 目标概述
- 第10章 股票的循环滚动预测方法
- 9.3 新方法:个股涨跌的幅值组合关系挖掘
- 9.2 n-gram模型
- 9.1 目标概述
- 第9章 股票涨跌的幅值组合关系
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