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股票大数据挖掘实战:股票分析篇
更新时间:2020-09-18 10:27:04
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本书内容围绕股票大数据分析技术展开,主要介绍从不同角度对股票数据进行深度分析并用于实战的方法。本书首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法;之后在每章中结合不同的数据源,从不同角度对股票进行深度分析,介绍相关的数据挖掘算法;针对数据的特点,提出新的分析思路和计算方法;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。具体内容包括:基于技术分析指标的买卖点计算方法;股票时间序列的特征表示方法;聚类算法与资金流向及主力控盘分析;筹码分布与筹码分析技术;财务数据分析与股票的新估值策略;券商研报评级及其有效性分析;新闻文本分类和股吧情感分析;行为金融学与股票行为数据分析;股票交易决策模型与股票挖掘平台。
品牌:清华大学
上架时间:2020-05-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
股票大数据挖掘实战:股票分析篇最新章节
查看全部- 参考文献
- 10.5 平台实战解析
- 10.4 股票大数据挖掘平台简介
- 10.3 新方法:股票数据挖掘模型
- 10.2 经典的股票交易决策模型
- 10.1 目标概述
- 第10章 股票交易决策模型
- 9.4 平台实战解析:用户潜在行为分析与热门股发现
- 9.3 协同过滤
- 9.2 行为金融学
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