基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

Design and Implementation of a Machine Learning-based Stock Prediction and Stock Recommendation System

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摘要

本文旨在设计与实现一个基于机器学习的股票预测及股票推荐系统。在当前投资市场中，正确预测股票价格的能力对于投资者至关重要。然而，股票市场的复杂性和不确定性使得准确地预测股票价格成为一项具有挑战性的任务。因此，开发一种能够提供准确股票预测并给出推荐的系统对于投资者具有重要意义。

本文的系统设计基于机器学习技术，通过对历史股票数据进行分析和建模，以期能够预测未来股票价格的走势。具体而言，我们将使用一系列机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度神经网络（Deep Neural Network）等，来训练模型并进行预测。同时，我们将结合技术指标和基本面数据等多种因素，以提高预测的准确性。

除了股票预测功能，我们的系统还将提供个性化的股票推荐服务。通过分析用户的投资偏好、风险承受能力和过去的投资行为，系统将从大量股票中为每个用户推荐最适合其需求的股票。为了实现这一功能，我们将引入协同过滤算法和推荐系统技术，以提供个性化且准确的股票推荐。

最后，我们将通过实验评估我们设计的系统在真实股票数据上的性能。通过比较系统预测结果与实际股票价格，我们将评估系统的准确性和稳定性，并与其他股票预测方法进行比较。

综上所述，本文将设计并实现一个基于机器学习的股票预测及股票推荐系统。我们希望通过这一系统，投资者能够在股票市场中做出更准确的投资决策，并获得更好的投资回报。

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.3 研究内容与方法

1.4 论文组织结构

第二章 股票预测技术综述

2.1 股票市场与股票预测

2.2 机器学习在股票预测中的应用

2.3 相关研究综述

第三章 数据采集与预处理

3.1 股票数据源介绍

3.2 数据获取与清洗

3.3 特征工程与数据预处理

第四章 机器学习模型建立

4.1 常用的机器学习算法

4.2 特征选择与模型训练

第五章 股票推荐系统设计与实现

5.1 股票推荐系统架构

5.2 数据挖掘与推荐算法

5.3 用户界面设计

第六章 实验与评估

6.1 实验设计与数据集

6.2 实验结果与分析

6.3 系统性能评估