1. 研究目的与意义
证券市场是一个资源重新配置的市场,企业发展需要大量的资金,而在社会上有充足的闲置资金,在这种情况下,证券市场就应运而生了。证券市场在我们国家经济建设中起着非常重要的作用。而且和我们广大人们群众的生活息息相关。为了保护投资者权益,帮助投资者进行理性投资。文章提出了从技术的角度分析股票交易数据。采用二叉决策树的方法对庞大的交易数据进行挖掘,根据决策树获取的分类规则,基本上能预测单支股票在一段时间内走势,能有效的帮助投资者进行理性投资。
2. 研究内容和预期目标
为了提高股票预测的准确性和预测效率， 我将一般经济分析问题转化为数据挖掘问题，而数据挖掘需要选用合适的算法，决策树算法在股票预测中一直扮演着 十分重要的角色。文中针对歌华有线的数据设计股价预测实验，证明决策树算法在预测股价方面有很高的准确性。同时通过对决策树模型本事进行分析，提出模型本事在预测股票走势的缺陷并加以修正。
1月10号至2月20号，完成参考文献的收集和阅读，并寻找需要补充的相关书籍：
3. 国内外研究现状
股票的分析方法今年来发展的很快，特别是随着计算机的普及，研究的加深，各种分析方法越来越多，股市分析方法是针对股票市场表现出的不同特点，分析和预测股价的变动方向和趋势的方法。国内外目前主要方法有：技术判断法，基本面分析法，综合分析法和数据挖掘法。我主要是针对数据挖掘基础上的决策树进行研究和分析。
目前，国内外研究都注重从技术角度，采用数据挖掘方法，通过精密的数学计算和模型推演，来对股票价格走势进行预测。二叉树决策法是比较主流推崇的方法，也是目前较为精密的计算方法。
参考比较著名的魏雄教授在《决策树算法在股票分析预测中的应用》的结论，同时对C4.5算法和ID3算法的研究也是目前决策树算法研究的主要方向。
4. 计划与进度安排
本文主要采取规范研究与实证分析想结合的方法，从理论和实例两个层面对决策树对股票收益预测进行研究。
本文内容计划为四大块，分别为：
1.对决策树所需数据的处理
5. 参考文献
[1]魏雄.决策树算法在股票分析与预测中的应用 .武汉：武汉科技学院，2007.
[2]周林，马楠.决策树算法在股票价格趋势中的应用.中国计算机用户协会网络应用分会网络新技术与应用年会, 2011
[3]陈涛波，吴宝寅.决策树算法在股票预测中的应用.《经营管理者》,2014
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