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1. 毕业设计（论文）主要内容：
自17世纪股票市场首次在荷兰诞生，股票市场成为了上市公司的股票交易的公共市场。上市公司通过交易他们的股票来收集财务资源。作为回报，股票持有人将从公司获得年度股息或红利，也可以从买卖活动中的价格差异来获利。股票市场的性质是非线性的和易变的，针对股票价格的预测，已经有许多传统方法和统计方法。在这些方法中，近些年兴起和流行的预测方法中则增加了人工神经网络（ANN）算法。人工神经网络具有很好的学习能力，并能够从非线性数据趋势中概括出问题域，例如股市预测。而卷积神经网络则利用卷积操作以及反向传播优化的特性，更增强了神经网络在股市数据特征识别和预测上的能力。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查询股价分析的各种技术指标的概念和计算方法，阅读国内外经典文献，了解深度学习技术，搜集各个股票的股价数据集。
2.预处理数据集，使用tensorflow的tfrecords来制作数据集，数据集中的每一个样本包含100天价格和技术指标数据，30天的最高价和最低价数据用于计算网络输出结果带来的盈利。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/14—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2020/3/1—2020/4/30：图像生成架构、程序设计与开发、测试与完善；(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2020/5/26—2020/6/6：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1] H. White, “Economic prediction using neural networks: thecase of IBM daily stock returns,” IEEE International Conference on NeuralNetworks, vol. 2, pp. 451-458, 1988.
[2]M. Majumder, and A. Hussian, “Forecasting of Indian Stock Market Index UsingArtificial Neural Network”
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