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新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇)

新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇)

出版社：清華大學出版社出版時間：2020-05-01
開本： 其他 頁數(shù)： 254
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新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇) 版權信息

新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇) 本書特色

本書內容圍繞股票大數(shù)據(jù)分析技術展開，主要介紹從不同角度對股票數(shù)據(jù)進行深度分析并用于實戰(zhàn)的方法。 本書首先介紹股票的基本知識以及傳統(tǒng)的基本面和技術面分析方法； 之后在每章中結合不同的數(shù)據(jù)源，從不同角度對股票進行深度分析，介紹相關的數(shù)據(jù)挖掘算法； 針對數(shù)據(jù)的特點，提出新的分析思路和計算方法； 結合新方法在股票挖掘平臺上的實現(xiàn)對股票的操作進行實戰(zhàn)解析。具體內容包括： 基于技術分析指標的買賣點計算方法； 股票時間序列的特征表示方法； 聚類算法與資金流向及主力控盤分析； 籌碼分布與籌碼分析技術； 財務數(shù)據(jù)分析與股票的新估值策略； 券商研報評級及其有效性分析； 新聞文本分類和股吧情感分析； 行為金融學與股票行為數(shù)據(jù)分析； 股票交易決策模型與股票挖掘平臺。

新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇) 內容簡介

本書內容圍繞股票大數(shù)據(jù)分析技術展開，主要介紹從不同角度對股票數(shù)據(jù)進行深度分析并用于實戰(zhàn)的方法。 本書首先介紹股票的基本知識以及傳統(tǒng)的基本面和技術面分析方法； 之后在每章中結合不同的數(shù)據(jù)源，從不同角度對股票進行深度分析，介紹相關的數(shù)據(jù)挖掘算法； 針對數(shù)據(jù)的特點，提出新的分析思路和計算方法； 結合新方法在股票挖掘平臺上的實現(xiàn)對股票的操作進行實戰(zhàn)解析。具體內容包括： 基于技術分析指標的買賣點計算方法； 股票時間序列的特征表示方法； 聚類算法與資金流向及主力控盤分析； 籌碼分布與籌碼分析技術； 財務數(shù)據(jù)分析與股票的新估值策略； 券商研報評級及其有效性分析； 新聞文本分類和股吧情感分析； 行為金融學與股票行為數(shù)據(jù)分析； 股票交易決策模型與股票挖掘平臺。

新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇) 目錄

第1章 股票基礎 1.1 股票投資入門 1.1.1 股票市場 1.1.2 常用名稱解釋 1.1.3 股票交易規(guī)則 1.2 影響股價的因素 1.3 股票的基本面分析 1.3.1 基本面分析概述 1.3.2 企業(yè)基本面分析 1.3.3 主要財務指標 1.3.4 杜邦分析法 1.4 股票的技術分析方法 1.4.1 技術分析概述 1.4.2 經(jīng)典技術理論分析法 1.4.3 K線圖分析法 1.4.4 技術指標分析法 1.4.5 量價結合分析法 1.4.6 主力動向分析法 1.5 兩類方法的區(qū)別與聯(lián)系 1.6 股市風險 第2章 股票分析技術指標與買賣點計算 2.1 目標概述 2.2 股票分析技術指標 2.2.1 移動平均線 2.2.2 平滑異同移動平均線指標 2.2.3 隨機指標 2.2.4 動向指標 2.2.5 累積能量線指標 2.2.6 相對強弱指標 2.2.7 乖離率指標 2.2.8 順勢指標 2.2.9 平行線差指標 2.2.1 0三重指數(shù)平滑移動平均線指標 2.2.1 1威廉指標 2.2.1 2BOLL指標 2.2.1 3騰落指數(shù) 2.2.1 4漲跌比率指標 2.2.1 5超買超賣指標 2.3 新方法： 基于長短期線的買賣點計算 2.3.1 主要思想 2.3.2 計算步驟 2.3.3 方法步驟與創(chuàng)新特征 2.3.4 平臺實戰(zhàn)解析 第3章 股票時間序列的特征表示方法 3.1 目標概述 3.2 股票時間序列 3.2.1 時間序列的基本概念 3.2.2 時間序列的影響因素 3.2.3 時間序列的分類 3.2.4 時間序列分析概述 3.2.5 確定性時間序列分析 3.2.6 隨機性時間序列分析 3.3 股票時間序列的特征表示方法 3.3.1 方法概述 3.3.2 時間序列特征表示 3.3.3 基于斜率提取特征點的時間序列分段線性表示 3.3.4 基于趨勢轉折點的時間序列模式表示 3.4 新方法： 基于拐點檢測的股票歷史數(shù)據(jù)分段方法 3.4.1 主要思想 3.4.2 計算步驟 3.4.3 方法步驟與創(chuàng)新特征 3.4.4 結果及分析 3.5 新方法： 基于精準高低點分段匹配的股票預測方法 3.5.1 主要思想 3.5.2 計算步驟 3.5.3 方法步驟與創(chuàng)新特征 3.5.4 結果及分析 第4章 股票資金流向與主力控盤分析 4.1 目標概述 4.2 聚類分析 4.2.1 聚類與聚類分析簡介 4.2.2 聚類算法的分類 4.2.3 層次聚類算法 4.2.4 KMeans聚類算法 4.2.5 FCM聚類算法 4.3 資金流向分析 4.3.1 資金流向分析法簡介 4.3.2 資金流向分析法的內容 4.3.3 在實際應用中的適用性問題及解決方案 4.4 新方法： 基于資金流向分析的主力控盤能力計算方法 4.4.1 主要思想 4.4.2 計算步驟 4.4.3 方法步驟與創(chuàng)新特征 4.5 平臺實戰(zhàn)解析 4.5.1 主力資金與散戶資金的博弈 4.5.2 主力參與度和主力的控盤能力 4.5.3 如何站在股市的風口 4.5.4 診斷個股的全局風口位置 第5章 股票籌碼分析技術與實戰(zhàn) 5.1 目標概述 5.2 籌碼分析技術 5.2.1 成本轉換原理 5.2.2 籌碼分布的原理 5.2.3 籌碼分布的形態(tài) 5.2.4 籌碼分布的使用 5.2.5 籌碼理論的優(yōu)缺點 5.3 新方法： 基于漲跌幅排序的股票異動跟蹤方法 5.3.1 主要思想 5.3.2 計算步驟 5.3.3 方法步驟與創(chuàng)新特征 5.3.4 輸出結果示例 5.4 平臺實戰(zhàn)解析 5.4.1 買賣盤價量分布下的填坑式變動趨勢 5.4.2 持倉籌碼的集中度與成本獲利解析 5.4.3 跟隨超級大股東的動向并與“王”共舞 第6章 財務數(shù)據(jù)分析與股票估值 6.1 目標概述 6.2 股票財務指標 6.2.1 盈利能力指標 6.2.2 償債能力指標 6.2.3 成長能力指標 6.2.4 營運能力指標 6.3 股票定價理論 6.3.1 股票的價格 6.3.2 傳統(tǒng)股票定價理論 6.3.3 現(xiàn)代股票定價理論 6.3.4 現(xiàn)代金融工程 6.4 正態(tài)分布 6.4.1 參數(shù)與統(tǒng)計量 6.4.2 正態(tài)分布性質 6.4.3 經(jīng)驗規(guī)則的運用 6.5 新方法： 基于自身歷史相似收益的股票估值方法 6.5.1 主要思想 6.5.2 計算步驟 6.5.3 方法步驟與創(chuàng)新特征 6.5.4 平臺實戰(zhàn)解析 6.6 財務指標可視化 6.6.1 財務指標可視化概述 6.6.2 主要財務指標 6.6.3 維度財務指標 6.6.4 財務綜合打分 第7章 券商研報評級及其有效性分析 7.1 目標概述 7.2 對券商研究報告進行研究 7.2.1 券商研究報告的內容組成 7.2.2 研究報告與股市關系的研究方法 7.2.3 研究報告現(xiàn)狀 7.3 一致性預期 7.3.1 一致性預期概述 7.3.2 一致性預期的計算 7.3.3 一致性預期的用法 7.4 平臺實戰(zhàn)解析： 研報評級及其有效性分析 7.4.1 機構研報的評級 7.4.2 機構評級的有效性 7.4.3 機構研報聚合 7.4.4 個股熱度分析 第8章 股票輿情分析 8.1 目標概述 8.2 文本挖掘 8.2.1 文本挖掘技術簡介 8.2.2 文本挖掘分類 8.2.3 文本挖掘的過程 8.3 新聞文本分類 8.3.1 文本分類簡介 8.3.2 文本分類流程 8.3.3 互聯(lián)網(wǎng)股票新聞文本分類實驗 8.4 股吧情感分析 8.4.1 情感分析概述 8.4.2 情感分析方法 8.4.3 股吧股評情感分類實驗 8.5 平臺實戰(zhàn)解析 8.5.1 聚合眾股吧帖子的人氣與漲跌分析 8.5.2 實時跟蹤企業(yè)和行業(yè)動態(tài) 8.5.3 深度挖掘潛在的隱藏信息 第9章 股民行為分析與應用 9.1 目標概述 9.2 行為金融學 9.2.1 行為金融學概述 9.2.2 行為金融學的心理研究 9.2.3 股民心態(tài) 9.2.4 行為金融學的四大成果理論 9.2.5 行為金融學在投資方面的實踐意義 9.2.6 行為金融學主張的投資策略 9.3 協(xié)同過濾 9.3.1 個性化推薦服務 9.3.2 協(xié)同過濾概述 9.3.3 基于用戶的協(xié)同過濾推薦 9.3.4 基于物品的協(xié)同過濾推薦 9.3.5 兩種協(xié)同過濾算法的比較 9.3.6 其他推薦技術 9.4 平臺實戰(zhàn)解析： 用戶潛在行為分析與熱門股發(fā)現(xiàn) 9.4.1 用戶的自選股分析 9.4.2 用戶的點擊熱度分析 第10章 股票交易決策模型 10.1 目標概述 10.2 經(jīng)典的股票交易決策模型 10.2.1 沃倫·巴菲特的交易決策模型 10.2.2 威廉·歐內爾的交易決策模型 10.2.3 彼得·林奇的交易決策模型 10.2.4 約翰·內夫的交易決策模型 10.3 新方法： 股票數(shù)據(jù)挖掘模型 10.3.1 模型思路 10.3.2 模型介紹 10.3.3 模型構建步驟與創(chuàng)新特征 10.4 股票大數(shù)據(jù)挖掘平臺簡介 10.5 平臺實戰(zhàn)解析 10.5.1 股票雷達與多維分析 10.5.2 超短線攻略： 抓住突變的逆轉特征玩偷襲 10.5.3 短線攻略： 資金籌碼助力技術特征建倉位 10.5.4 中長線攻略： 尋找待填平的估值洼地做價值投資 參考文獻
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新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇) 相關資料

★本書介紹的方法具有很強的實戰(zhàn)意義，全面介紹了如何將一個實際問題抽象和轉換為數(shù)據(jù)挖掘問題。先基礎再方法*后實戰(zhàn)應用的結構，讓讀者在學習數(shù)據(jù)挖掘技術和股票挖掘及投資的過程中有一個循序漸進的過程，對于讀者來說具有較大的參考價值。 一中國科學院深圳先進技術研究院研究員、教授、博導 姜青山 ★本書基于股票大數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的理論、方法和股票應用案例，可以作為金融、統(tǒng)計、計算機等學科的本科專業(yè)教材或研究生教材。相比一般的數(shù)據(jù)挖掘教材，以股票挖掘投資作為切入點，更容易激發(fā)學生的學習興趣，這對開展教學非常有利。 ——廈門大學軟件學院副院長、教授、博導 王備戰(zhàn) ★對于從事股票挖掘及投資的專業(yè)人士來說，書中的數(shù)據(jù)挖掘技術是值得借鑒的。書中的股票挖掘實例基本都具有實戰(zhàn)的背景，可以嘗試將這些技術和策略融入自己的思想和策略中，讓自己的策略更強大。 ——廈門市鑫鼎盛控股有限公司總經(jīng)理、執(zhí)行董事 陳洪生 ★本書所構建的知識體系非常全面完善。在技術上，不僅包含了數(shù)據(jù)挖掘中的常見方法，如關聯(lián)分析、分類、聚類等，還包括自然語言處理方法、深度學習方法、輿情分析方法、行為金融學、心理學等方法；在數(shù)據(jù)應用上，不僅包含每筆成交數(shù)據(jù)的分析，還包括財務數(shù)據(jù)、新聞數(shù)據(jù)、股吧論壇、機構研報、用戶行為等方面的分析。 ——天云大數(shù)據(jù)首席執(zhí)行官 雷濤 ★在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘無疑是炙手可熱的技術。本書續(xù)合了豐富的金融業(yè)數(shù)據(jù)資源，通過構建的股票大數(shù)據(jù)挖掘平臺，介紹如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術進行股票挖掘和投資實踐。本書是當前國內股票數(shù)據(jù)挖掘體系非常全的著作，希望能為從事投資工作的人士、在校師生提供參考和借鑒。 ——深圳支付界科技有限公司董事長方耀全 ★在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘技術是淘金術。這本書是洪志令博士多年實戰(zhàn)的總結，它基于豐富的金融業(yè)數(shù)據(jù)，精心搭建大數(shù)據(jù)挖掘平臺，教讀者如何運用數(shù)據(jù)挖掘技術進行股票挖掘和投資，是一本稀有的難得力作。 ——通信信息報社社長總編輯 劉紅權 ★本書的理論方法都配合股票的實戰(zhàn)應用案例進行講解，理論與實踐相得益彰，能夠為中國的基金、公募、私募以及個人投資者提高股票挖掘和股票投資水平起到拋磚引玉的作用。 ——泉州金控集團黨委書記、董事長 蔡洪潮

新經(jīng)濟書庫股票大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)(股票分析篇) 作者簡介

洪志令，廈門大學人工智能專業(yè)博士，北京大學心理學、機器感知與智能教育部重點實驗室博士后，美國加州大學爾灣分校助理科學家。先后曾任職于IBM、美國Comodo、廈門大學軟件學院，現(xiàn)為股票挖掘網(wǎng)（stocktobe.com）創(chuàng)始人，廈門市高層次引進人才，廈門市思明區(qū)思明英才，思明區(qū)政協(xié)委員。近年以第一或通訊作者發(fā)表學術論文30篇，其中SCI/EI檢索的共18篇。目前擁有9項授權的國家發(fā)明專利，32項公開實審國家發(fā)明專利和42項軟件著作權。

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