"本書圍繞股票挖掘，所構建的知識體繫非常全面完善。在技術上，不僅包含了數據挖掘中常見的方法，如匹配方法、關聯分析、分類、聚類、預測、時間序列分析等，還包括自然語言處理方法、深度學習方法、輿情分析方法、行為金融學心理學等方法。在數據應用上，不僅包含了對場內每筆成交數據的分析，還包括財務數據、新聞數據、股吧論壇、機構研報、用戶行為等方面的分析。"

●第1章股票基礎
1.1股票投資入門
1.1.1股票市場
1.1.2常用名稱解釋
1.1.3股票交易規則
1.2影響股價的因素
1.3股票的基本面分析
1.3.1基本面分析概述
1.3.2企業基本面分析
1.3.3主要財務指標
1.3.4杜邦分析法
1.4股票的技術分析方法
1.4.1技術分析概述
1.4.2經典技術理論分析法
1.4.3K線圖分析法
1.4.4技術指標分析法
1.4.5量價結合分析法
1.4.6主力動向分析法
1.5兩類方法的區別與聯繫
1.6股市風險
第2章股票分析技術指標與買賣點計算
2.1目標概述
2.2股票分析技術指標
2.2.1移動平均線
2.2.2平滑異同移動平均線指標
2.2.3隨機指標
2.2.4動向指標
2.2.5累積能量線指標
2.2.6相對強弱指標
2.2.7乖離率指標
2.2.8順勢指標
2.2.9平行線差指標
2.2.10三重指數平滑移動平均線指標
2.2.11威廉指標
2.2.12BOLL指標
2.2.13騰落指數
2.2.14漲跌比率指標
2.2.15超買超賣指標
2.3新方法：基於長短期線的買賣點計算
2.3.1主要思想
2.3.2計算步驟
2.3.3方法步驟與創新特征
2.3.4平臺實戰解析
第3章股票時間序列的特征表示方法
3.1目標概述
3.2股票時間序列
3.2.1時間序列的基本概念
3.2.2時間序列的影響因素
3.2.3時間序列的分類
3.2.4時間序列分析概述
3.2.5確定性時間序列分析
3.2.6隨機性時間序列分析
3.3股票時間序列的特征表示方法
3.3.1方法概述
3.3.2時間序列特征表示
3.3.3基於斜率提取特征點的時間序列分段線性表示
3.3.4基於趨勢轉折點的時間序列模式表示
3.4新方法：基於拐點檢測的股票歷史數據分段方法
3.4.1主要思想
3.4.2計算步驟
3.4.3方法步驟與創新特征
3.4.4結果及分析
3.5新方法：基於精準高低點分段匹配的股票預測方法
3.5.1主要思想
3.5.2計算步驟
3.5.3方法步驟與創新特征
3.5.4結果及分析
第4章股票資金流向與主力控盤分析
4.1目標概述
4.2聚類分析
4.2.1聚類與聚類分析簡介
4.2.2聚類算法的分類
4.2.3層次聚類算法
4.2.4KMeans聚類算法
4.2.5FCM聚類算法
4.3資金流向分析
4.3.1資金流向分析法簡介
4.3.2資金流向分析法的內容
4.3.3在實際應用中的適用性問題及解決方案
4.4新方法：基於資金流向分析的主力控盤能力計算方法
4.4.1主要思想
4.4.2計算步驟
4.4.3方法步驟與創新特征
4.5平臺實戰解析
4.5.1主力資金與散戶資金的博弈
4.5.2主力參與度和主力的控盤能力
4.5.3如何站在股市的風口
4.5.4診斷個股的全局風口位置
第5章股票籌碼分析技術與實戰
5.1目標概述
5.2籌碼分析技術
5.2.1成本轉換原理
5.2.2籌碼分布的原理
5.2.3籌碼分布的形態
5.2.4籌碼分布的使用
5.2.5籌碼理論的優缺點
5.3新方法：基於漲跌幅排序的股票異動跟蹤方法
5.3.1主要思想
5.3.2計算步驟
5.3.3方法步驟與創新特征
5.3.4輸出結果示例
5.4平臺實戰解析
5.4.1買賣盤價量分布下的填坑式變動趨勢
5.4.2持倉籌碼的集中度與成本獲利解析
5.4.3跟隨超級大股東的動向並與“王”共舞
第6章財務數據分析與股票估值
6.1目標概述
6.2股票財務指標
6.2.1盈利能力指標
6.2.2償債能力指標
6.2.3成長能力指標
6.2.4營運能力指標
6.3股票定價理論
6.3.1股票的價格
6.3.2傳統股票定價理論
6.3.3現代股票定價理論
6.3.4現代金融工程
6.4正態分布
6.4.1參數與統計量
6.4.2正態分布性質
6.4.3經驗規則的運用
6.5新方法：基於自身歷史相似收益的股票估值方法
6.5.1主要思想
6.5.2計算步驟
6.5.3方法步驟與創新特征
6.5.4平臺實戰解析
6.6財務指標可視化
6.6.1財務指標可視化概述
6.6.2主要財務指標
6.6.3維度財務指標
6.6.4財務綜合打分
第7章券商研報評級及其有效性分析
7.1目標概述
7.2對券商研究報告進行研究
7.2.1券商研究報告的內容組成
7.2.2研究報告與股市關繫的研究方法
7.2.3研究報告現狀
7.3一致性預期
7.3.1一致性預期概述
7.3.2一致性預期的計算
7.3.3一致性預期的用法
7.4平臺實戰解析：研報評級及其有效性分析
7.4.1機構研報的評級
7.4.2機構評級的有效性
7.4.3機構研報聚合
7.4.4個股熱度分析
第8章股票輿情分析
8.1目標概述
8.2文本挖掘
8.2.1文本挖掘技術簡介
8.2.2文本挖掘分類
8.2.3文本挖掘的過程
8.3新聞文本分類
8.3.1文本分類簡介
8.3.2文本分類流程
8.3.3互聯網股票新聞文本分類實驗
8.4股吧情感分析
8.4.1情感分析概述
8.4.2情感分析方法
8.4.3股吧股評情感分類實驗
8.5平臺實戰解析
8.5.1聚合眾股吧帖子的人氣與漲跌分析
8.5.2實時跟蹤企業和行業動態
8.5.3深度挖掘潛在的隱藏信息
第9章股民行為分析與應用
9.1目標概述
9.2行為金融學
9.2.1行為金融學概述
9.2.2行為金融學的心理研究
9.2.3股民心態
9.2.4行為金融學的四大成果理論
9.2.5行為金融學在投資方面的實踐意義
9.2.6行為金融學主張的投資策略
9.3協同過濾
9.3.1個性化推薦服務
9.3.2協同過濾概述
9.3.3基於用戶的協同過濾推薦
9.3.4基於物品的協同過濾推薦
9.3.5兩種協同過濾算法的比較
9.3.6其他推薦技術
9.4平臺實戰解析：用戶潛在行為分析與熱門股發現
9.4.1用戶的自選股分析
9.4.2用戶的點擊熱度分析
第10章股票交易決策模型
10.1目標概述
10.2經典的股票交易決策模型
10.2.1沃倫·巴菲特的交易決策模型
10.2.2威廉·歐內爾的交易決策模型
10.2.3彼得·林奇的交易決策模型
10.2.4約翰·內夫的交易決策模型
10.3新方法：股票數據挖掘模型
10.3.1模型思路
10.3.2模型介紹
10.3.3模型構建步驟與創新特征
10.4股票大數據挖掘平臺簡介
10.5平臺實戰解析
10.5.1股票雷達與多維分析
10.5.2超短線攻略：抓住突變的逆轉特征玩偷襲
10.5.3短線攻略：資金籌碼助力技術特征建倉位
10.5.4中長線攻略：尋找待填平的估值窪地做價值投資
參考文獻

《股票大數據挖掘實戰——股票分析篇（新經濟書庫）》內容圍繞股票大數據分析技術展開，主要介紹從不同角度對股票數據進行深度分析並用於實戰的方法。
《股票大數據挖掘實戰——股票分析篇（新經濟書庫）》首先介紹股票的基本知識以及傳統的基本面和技術面分析方法；之後在每章中結合不同的數據源，從不同角度對股票進行深度分析，介紹相關的數據挖掘算法；針對數據的特點，提出新的分析思路和計算方法；結合新方法在股票挖掘平臺上的實現對股票的操作進行實戰解析。具體內容包括：基於技術分析指標的買賣點計算方法；股票時間序列的特征表示方法；聚類算法與資金流向及主力控盤分析；籌碼分布與籌碼分析技術；財務數據分析與股票的新估值策略；券商研報評級及其有效性分析；新聞文本分類和股吧情感分析；行為金融學與股票行為數據分析；股票交易決策模型與股票挖掘平臺。

洪志令,吳梅紅 著