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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分析，张国栋，秦风，张亚兰，2014。
5.基于神经网络的股票价格波动预测，李春生，马红兵，2008。