摘要
随着信息技术的迅猛发展，海量金融数据不断涌现，为深入挖掘市场规律、提高A股分析预测的准确性提供了前所未有的机遇。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有用信息的关键手段，在A股市场分析预测领域展现出巨大潜力。
本文首先概述数据挖掘技术在A股分析预测中的应用背景和意义，并介绍A股市场现状以及数据挖掘技术的基本概念。
其次，对国内外相关研究进行综述，分析现有研究方法的优缺点，并指出其中存在的问题。
在此基础上，本文重点阐述数据挖掘在A股价格预测和风险评估两方面的应用。
针对价格预测，探讨如何利用数据挖掘技术构建有效的预测模型，并通过实证分析验证模型的有效性；针对风险评估，研究如何构建科学的风险指标体系，并利用数据挖掘技术进行风险识别和评估。
最后，对数据挖掘在A股分析预测中的应用前景进行展望，探讨未来的研究方向。
关键词：数据挖掘；A股市场；价格预测；风险评估；机器学习
近年来，中国A股市场发展迅速，市场规模不断扩大，投资者数量持续增长，但同时也面临着波动性加大、信息不对称等挑战。
传统的A股分析方法主要依赖于基本面分析和技术分析，难以有效处理海量数据，难以适应日益复杂的市场环境。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
