股票预测分析:决策树与神经网络算法应用
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更新于2024-08-07
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该资源是一篇硕士论文,探讨了决策树和神经网络算法在股票分类预测中的应用。作者陶雨雨在导师黄晓莉的指导下,研究了如何使用这些算法来预测股市表现,并选择了14个财务比率指标来评估企业的财务健康状况,包括变现能力、营运能力、长期偿债能力、盈利能力、投资收益、现金流和成长能力。
在财务比率分析方面,文章选取了以下关键指标:
1. 短期偿债能力:流动比率和速动比率,它们分别衡量企业偿还短期债务的能力,其中流动比率考虑了所有流动资产,而速动比率则排除了存货,更为保守。
2. 营运能力:存货周转率和流动资产周转率,这两个指标用于评估企业运营效率,存货周转率关注库存转化为销售的速度,流动资产周转率则反映了整体流动资产转化为销售收入的效率。
3. 长期偿债能力:资产负债率和已获利息倍数,前者是衡量公司负债程度的指标,后者表示企业赚取利润以支付利息的能力。
4. 盈利能力:营业净利率和净资产收益率,它们分别展示了净利润与总收入、净资产与总收入的比例,体现了企业的盈利能力。
5. 投资收益:每股收益和每股主营业务收入,这些指标有助于投资者理解公司为每份股票创造的利润。
6. 现金流量:现金到期债务比和现金流动负债比,这些比率衡量了企业用现金偿还债务的能力。
7. 成长能力:每股收益增长率和净资产增长率,反映了企业收益和股东权益的增长速度。
论文的核心部分则是将这些财务比率作为输入,利用决策树和神经网络算法进行股票分类预测。决策树是一种直观的分类模型,通过构建一系列规则来分割数据,而神经网络则是一种模仿人脑神经元连接的计算模型,擅长处理复杂非线性问题。这两种机器学习方法被应用于股票市场预测,以期提供更准确的投资决策依据。
在论文中,作者还讨论了股票市场的复杂性和大数据的挑战,传统分析方法可能不足以应对。通过对财务比率的深入分析并结合先进的预测模型,论文旨在提高股票市场预测的准确性,帮助投资者做出更明智的选择。
最后,论文遵循了杭州电子科技大学的学位论文规定,包括原创性声明和使用授权说明,保证了研究的原创性和对学校知识产权的尊重。
2020-09-29 上传
2022-02-28 上传
2022-02-09 上传
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liu伟鹏
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