股票大数据挖掘实战--股票分析篇

本书内容围绕股票大数据分析技术展，主要介绍从不同角度对股票数据行深度分析并用于实战的方法。 本书首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法； 之后在每章中结合不同的数据源，从不同角度对股票行深度分析，介绍相关的数据挖掘算法； 针对数据的特，提出新的分析思路和计算方法； 结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作行实战解析。具体内容包括： 基于技术分析指标的卖计算方法； 股票时间序列的特征表示方法； 聚类算法与资金流向及主力控盘分析； 筹码分布与筹码分析技术； 财务数据分析与股票的新估值策略； 券商研报评级及其有效性分析； 新闻文本分类和股吧情感分析； 行为金融学与股票行为数据分析； 股票交易决策模型与股票挖掘平台。
【推荐语】
本书围绕股票挖掘，所构建的知识体系非常全面完善。在技术上，不仅包含了数据挖掘中常见的方法，如匹配方法、关联分析、分类、聚类、预测、时间序列分析等，还包括自然语言处理方法、深度学习方法、舆情分析方法、行为金融学心理学等方法。在数据应用上，不仅包含了对场内每笔成交数据的分析，还包括财务数据、新闻数据、股吧论坛、机构研报、用户行为等方面的分析。 
【作者】
洪志令，厦门大学人工智能专业博士，北京大学心理学、机器感知与智能*重实验室博士后，美国加州大学尔湾分校助理科学家。先后曾任职于IBM、美国Comodo、厦门大学软件学院，现为股票挖掘网（stocktobe.com）创始人，厦门市高层次引人才，厦门市思明区思明英才，思明区政协委员。近年以或通讯作者发表学术论文30篇，其中SCI/EI检索的共18篇。目前拥有9项授权的国家发明专利，32项公实审国家发明专利和42项软件著作权。