1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着人们生活水平的日益提高，投资理念也在逐步深入大家的生活，股票投资被越来越多的人所接受。但是对于股票市场而言，它在拥有可观的利益回报的同时，也存在着极高的风险性。因此，有效的预测方法对减少投资风险是很有必要的。近年来，数据挖掘技术的迅猛发展，为股票市场的建模与预测提供了新的技术和方法。本次毕业设计的主要内容是基于数据挖掘技术中时间序列分析的相关算法，结合股票短期走势的潜在规律，从数据清洗、算法建模和结果可视化等几个方面设计一个股票短期走势预测系统。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2. 认真填写周记，完成800字开题报告；3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；4. 完成系统的编码与调试；5. 完成10000字以上的毕业论文；6. 进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；
(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；
4. 主要参考文献
[1] Saad E W, Prokhorov D V, Wunsch D C. Comparative study of stock trend prediction using time delay, recurrent and probabilistic neural networks[J]. Neural Networks, IEEE Transactions on, 1998, 9(6): 1456-1470.
[2] Lin X, Yang Z, Song Y. Short-term stock price prediction based on echo state networks[J]. Expert systems with applications, 2009, 36(3): 7313-7317.
[3] Lin Y, Guo H, Hu J. An SVM-based approach for stock market trend prediction[C]. The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2013.
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