股市分析

股市数据AKDaily优化

股市数据在AKDaily平台的详细分析和报道。

Oracle 0 2024-08-29

股市预测的融合模型HMM、ANN与GA结合分析

介绍了一种新型股市预测模型，该模型综合了隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）。文章详细阐述了这些算法在股市预测中的应用背景、原理及其组合优势。隐马尔可夫模型通过模拟市场状态的隐含变化来预测市场走势；人工神经网络则利用其非线性映射和自适应学习能力分析复杂的经济指标和金融数据；而遗传算法通过全局搜索优化模型参数，提升预测准确性。该混合模型结合了三者的优势，是当前股市预测领域的一大创新。

算法与数据结构 0 2024-09-14

城市分类信息网站系统

支持按类别查询和搜索分类信息 具备灵活的会员积分系统 提供实名认证和会员类型管理功能 采用可视化模板引擎，支持 HTML 静态页面生成 具备访问统计、邮件群发、投票调查和友情链接等功能 可自由创建栏目频道和设置相关资讯

统计分析 3 2024-05-20

ARCH模型在股市行情分析中的应用

金融数据分析通过R语言可以有效地进行。利用ARCH模型，可以分析股市波动性，从而预测未来的行情走势。R语言提供了丰富的统计工具和库，支持对金融时间序列数据的深入分析。使用R语言进行数据预处理、模型构建和结果可视化，可以帮助投资者更好地理解市场动态。

数据挖掘 3 2024-07-13

温顿股市挑战数据集

温顿资本，一家寻求挖掘隐藏信号的数据科学家的公司，发起了一项挑战：预测股票收益。这项比赛要求参赛者利用股票的历史表现和隐藏特征来预测当日和当日收益，而不会被噪音干扰。温顿的研究科学家们精心策划了这场比赛，为社区带来了挑战，并让他们了解了温顿日常处理的各种问题。他们期待着与Kagglers互动，并从他们独特的背景和创新方法中学习。虽然比赛提供现金奖励，但其主要目标不是商业性的。参赛者保留他们创建的知识产权，其适用性将被评估。

数据挖掘 2 2024-05-19

基于Matlab的小波分析在股市趋势预测中的应用

随着技术的不断进步，基于Matlab的小波分析在预测股市趋势方面展现出了其独特的应用价值。

Matlab 0 2024-09-19

股市预测算法比较及其应用探索

股市预测是一种预测股票未来价格的方法，随着技术的进步，包括机器学习在内的各种算法正在成为研究和投资者关注的焦点。本项目探索了多种数据挖掘算法如线性回归、Arima、LSTM、随机森林和支持向量回归在NSE股票市场的应用。通过比较预测精度，评估了不同模型的效果，并应用了预处理方法提高了预测准确度。数据集来源包括印度股票市场，涵盖了多元化的行业特征。

数据挖掘 2 2024-07-17

股市仿真模型中不同市场形态的特征性事实研究

通过构建包含基础均衡、泡沫均衡、周期和混沌四种形态的多主体股市模型，并进行计算机仿真实验，本研究分析了不同市场形态下股票市场收益率的统计特征。 研究发现，四种市场形态都呈现出尖峰肥尾、波动聚集和长期记忆（PL）特性。其中，基础均衡状态下这些特征最为显著，周期和混沌状态次之，泡沫均衡状态最弱。

统计分析 4 2024-05-23

股市推荐系统基于数据挖掘的股票投资管理网站

该项目选择了股票投资管理网站作为信息系统，提供实时价格、历史数据、新闻报道等。使用数据挖掘技术进行基本分析和投资建议。项目涵盖爬取和解析Yahoo Finance、Reuters和Twitter数据（使用Java和twitter4j），采用J2EE和Struts-2框架的Web界面，结合jQuery的highstocks库显示技术图表。通过数据库集成和数据清洗，进行特征选择并应用线性回归、SVM和朴素贝叶斯分类算法，生成详细的市场分析和投资建议。

数据挖掘 2 2024-07-18

全国省市区县城市数据及城市分级数据库表格

这个数据库表格包含了全国各省市区县的城市数据及其分级分类。其中包括城市的编码、名称、类型（国家、省、市、县/区）、城市级别（如一线城市）、是否启用状态、详细描述等字段。表格结构设计合理，适合用于城市管理和数据分析。数据格式如上。

MySQL 2 2024-07-14