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文档简介

一种基于神经网络的股价形态挖掘算法的任务书一、研究背景随着互联网技术的快速发展，投资领域也出现了大幅度的变革。股票市场是一种比较典型的投资方式，而股票价格的波动是非常重要的。股票价格的波动与大量的因素有关，包括公司基本面、行业趋势、经济环境等等。对股票价格的预测一直是投资领域研究的热点。股票价格的形态也是预测股票价格的关键因素之一。股票价格的形态包括多种类型，例如头肩顶、双顶、双底、线型等等。通过对这些形态的分析和挖掘，可以更好地预测股票价格的趋势性走向。神经网络是一种模拟人类大脑运作方式的计算机系统。近年来，神经网络在股票价格预测领域被广泛应用。神经网络可以通过学习历史数据和价格形态，来预测未来股票价格的走势。因此，本研究旨在设计一种基于神经网络的股票价格形态挖掘算法，以提高股票价格预测的精度和准确性。二、研究目的1.分析股票价格形态分类方法，设计一种基于神经网络的股票价格形态挖掘算法；2.利用历史股票价格数据进行算法训练；3.对不同形态的股票价格进行分类和预测，比较算法的准确性和精度，并且比较不同算法的优劣；4.探究股票价格形态挖掘算法的应用前景，为股票市场的投资决策提供有效的辅助手段。三、研究内容1.股票价格形态分类方法分析及算法设计2.历史数据的预处理和特征提取3.基于神经网络的股票价格形态挖掘算法实现4.分类任务和预测任务的模型训练和优化5.算法的测试和评估，比较不同算法的优劣四、研究方案和步骤1.资料收集和整理2.对股票价格形态分类方法进行调研3.算法设计和流程分析4.历史数据的预处理和特征提取5.神经网络模型构建和训练6.分类任务和预测任务的模型优化7.模型的测试和评估8.算法的比较和结论五、预期成果1.设计一种基于神经网络的股票价格形态挖掘算法；2.获得历史股票价格数据，并进行预处理和特征提取；3.基于神经网络模型实现不同形态的股票价格分类和预测任务；4.对算法的准确性和精度进行评估和比较；5.为股票市场的投资决策提供有效的辅助手段。六、参考文献1.神经网络在股票价格预测中的应用研究，徐晓波，周胜民，王冬林，2016。2.股票价格的形态分析与预测，邵家明，徐应中，2008。3.基于神经网络的股价预测研究综述，孙维芳，王显民，2015。4.基于神经网络的股票价格趋势

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