书目信息 |
| 题名： |
股票大数据挖掘实战
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| 作者： | 洪志令 ， 吴梅红 编著 | |
| 分册： | 股票预测篇 | |
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2019 |
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| 页数： | 293页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 新经济书库 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | F830.91-39 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 股票--数据处理 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-52663-6 | |
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| 330 | @a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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| 股票大数据挖掘实战.股票预测篇=The practice of stock big data mining.Stock prediction/洪志令，吴梅红编著.-北京：清华大学出版社，2019 |
| 293页：图，照片；26cm.-(新经济书库) |
| ISBN 978-7-302-52663-6：CNY79.00 |
| 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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正题名：股票大数据挖掘实战
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