面向股票分析的图像检索技术研究

面向股票分析的图像检索技术研究

论文摘要

趋势分析在现实中具有重要的意义,大到国家经济形势分析,中到月份天气预报,小到冷饮店明天的销售量。其中在证券分析方面也大有可为,因为这方面的公开信息最多,更便于研究。人们在证券投资中采用的方法各不相同,有的依靠利好消息的提前获得,有的进行基本面的分析,着重于经济因素、产业形势和企业状态。有的进行技术面的分析,依据图表和各种技术指标,由过去和现在的走势来推测将来的变动趋势。市场上的消息真假难辩,企业和行业的价值分析也只有机构才能做到,所以留给普通投资者的只有技术面分析这一条路了。本文主要探讨的就是利用计算机图象处理的技术来推测将来的股价走势及其和前期走势以及前期技术指标的关系,试图给投资者一定的参考。本文的主要研究工作是探讨利用图象处理技术进行趋势分析的可行性以及为了达到以上目的,所需要用到的各种图象处理技术。第一章绪论,其中介绍了一些研究背景;第二章介绍了趋势分析和可能用到的图象处理技术;第三章,探讨了基于内容的图象检索中的5种特征表达方式,第四章,探讨了基于形状的特征提取;第五章,探讨了基于对象空间关系的特征提取,第六章探讨了图象相似度的比较方法;并且对由股票的K线图和MACD指标图构成的数据库中的图象进行比较以确定证券技术指标间的概率关系。第七章进行了全文总结与未来展望。

论文目录

  • 提要
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 基于内容的图像检索技术发展状况
  • 1.3 证券分析研究的发展状况
  • 1.4 论文的主要工作
  • 第二章趋势分析与相关的图象处理技术
  • 2.1 趋势分析以及涉及的计算机图象处理技术
  • 2.2 基于内容的图像检索
  • 第三章 图像视觉特征的提取和表达
  • 3.1 颜色特征
  • 3.2 纹理特征
  • 3.3 形状特征
  • 3.4 空间关系特征
  • 3.5 图像的语义特征
  • 第四章 基于形状的特征提取
  • 4.1 形状特征概述
  • 4.2 形状特征的描述
  • 4.3 基于边界矩的形状特征提取
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于空间关系的特征提取
  • 5.1 空间关系概述
  • 5.2 空间关系特征的分析方法
  • 5.3 基于状态矩阵的空间关系特征提取
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 相似性度量及实验结果分析
  • 6.1 相似性度量方法
  • 6.2 实验结果分析
  • 第七章 全文总结与展望
  • 7.1 全文总结
  • 7.2 展望未来的趋势分析
  • 参考文献
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 致谢
  • 相关论文文献

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