数据挖掘技术在股票短期走势预测中的应用开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1题目：数据挖掘技术在股票短期走势预测中的应用

1.2背景资料：

中国股票市场经过不断的发展和完善， 已经取得显著成绩，它作为中国证券市场的重要组成部分，对中国经济的发展和社会的稳定起着重要作用。从宏观经济方面看， 股票市场一方面为有闲置资金的人提供了一个优质的投资渠道， 另一方面为国家经济建设筹集了大量资金；从微观层面来看，股票市场为各种类型的企业筹集大量资金，同时也为建立现代企业制度奠定了坚实的基础。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 基本内容：

基于数据挖掘技术中时间序列分析的相关算法，结合股票短期走势的潜在规律，从数据清洗、算法建模和结果可视化等几个方面设计一个股票短期走势预测系统。

2.2 目标：

3. 研究计划与安排

(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；

(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；

(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] saad e w,prokhorov d v, wunsch d c. comparative study of stock trend prediction usingtime delay, recurrent and probabilistic neural networks[j]. neural networks,ieee transactions on, 1998, 9(6): 1456-1470.

[2] lin x, yang z,song y. short-term stock price prediction based on echo state networks[j].expert systems with applications, 2009, 36(3): 7313-7317.

[3] lin y, guo h, huj. an svm-based approach for stock market trend prediction[c]. the 2013international joint conference on neural networks (ijcnn), 2013.