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改进的E-Bayes分析方法及其在股票预测中的应用的任务书
任务书
一、任务背景
股票市场是一个异常复杂的系统，受到众多因素的影响。为了提高股票市场预测的准确性，众多学者积极研究了股票市场的预测方法及相应的评估指标。贝叶斯模型是一种强大的概率统计工具，近年来发展迅猛，广泛应用于金融领域。传统的贝叶斯模型虽然在概率论方面具有先验知识的优势，但其在大规模数据的处理和计算上往往存在瓶颈。
为了解决传统贝叶斯模型在大规模数据处理和计算上的困难，提高股票市场预测的准确性，我们将探讨改进的E-Bayes分析方法及其在股票预测中的应用。
二、任务目标
1.研究贝叶斯模型的基本理论及其在金融领域的应用，了解传统贝叶斯模型的缺陷，探讨改进的E-Bayes分析方法的基本思想及其优势；
2.搜集一定的股票交易数据作为样本，运用改进的E-Bayes分析方法，比较其预测的准确度与传统贝叶斯模型的异同；
3.尝试使用其他经典的机器学习和深度学习算法对预测结果进行比较和评估，探究其预测能力的优劣；
4.分析比较预测结果，探讨改进的E-Bayes分析方法在股票市场预测中的应用前景，提出改进方案和应用建议。
三、任务内容
1.贝叶斯模型基础理论的学习和综述
2.分析传统贝叶斯模型在处理大规模数据时面临的困难及其缺陷
3.了解改进的E-Bayes分析方法的基本思想及其优点
4.搜集一定的股票交易数据作为样本，并使用改进的E-Bayes分析方法进行预测
5.比较改进的E-Bayes分析方法与传统贝叶斯模型、其他机器学习和深度学习算法的预测结果，并进行分析和总结
6.提出改进方案和应用建议，探究改进的E-Bayes分析方法在股票市场预测中的应用前景。
四、任务要求
1.提交满足任务目标的研究报告，报告内容包括但不限于理论分析、方案设计、数据搜集与处理、方法实现与评估、应用展望等。
2.确定研究路线和时间节点，按时完成相关工作。
3.研究报告须符合学术规范，注重论述的系统性和科学性。
4.研究报告的语言应准确、简练、清晰，数据分析和方法描述应具备可读性和逻辑性。
5.报告撰写要素齐全，附一份电子文档和一份打印版（字体11~12号），分别标注作者姓名、专业名称及指导教师。
五、参考资料
1.杨同国.基于贝叶斯方法的股票特征选择和预测[D].山西大学,2018.
2.胡豪,王宝玲.基于贝叶斯模型的股票市场风险评价[J].科技创新与应用,2018(35):147-149.
3.李刚,刘远雄,陈斌泰.基于神经网络及贝叶斯决策的股票市场预测[M].北京:科学出版社,2005.
4.李三旗,宁玉洁,李素红.基于改进EM-RVM算法的股票价格波动预测[J].计算机工程与应用,2019,55(01):87-96.
5.南宏杰,黄德昌,章晓迪.基于AdaBoost算法的股票市场预测[J].计算机系统应用,2012,21(01):132-134.