1. 本选题研究的目的及意义

随着中国经济的快速发展，股票市场作为国民经济的重要组成部分，其重要性日益凸显。

a股市场作为中国内地股票市场的重要组成部分，其波动不仅关系到广大投资者的切身利益，也对整个金融体系的稳定运行产生重要影响。

因此，对a股市场进行科学、准确的分析预测，对于投资者做出理性投资决策、监管部门防范系统性风险具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着数据挖掘技术的快速发展和a股市场的日益成熟，数据挖掘在a股分析预测中的应用研究逐渐成为学术界和业界关注的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在数据挖掘应用于a股市场分析预测方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.a股市场数据收集与预处理：收集整理a股市场相关数据，包括股票价格、交易量、财务指标、宏观经济数据、新闻舆情数据等，并对数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，构建a股市场数据仓库。

2.a股市场特征工程：针对a股市场特点，构建有效的特征工程方法，提取对股票价格、市场走势具有预测能力的关键特征，为后续模型构建提供数据支持。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与案例分析相结合的研究方法，以数据挖掘技术为核心，对a股市场进行分析预测。

具体研究步骤如下：
1.准备阶段：确定研究问题，明确研究目标和研究内容。

查阅相关文献，了解国内外研究现状，构建理论框架。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.数据方面：本研究将整合多源异构数据，除了传统的股票交易数据、财务指标数据外，还将纳入宏观经济数据、新闻舆情数据等，构建更为全面的a股市场数据仓库，为模型构建提供更丰富的信息。

2.方法方面：本研究将在传统机器学习算法的基础上，探索深度学习等新兴数据挖掘技术在a股市场分析预测中的应用，构建更加精准、稳定的预测模型。

本研究将尝试结合市场微观结构理论和行为金融学理论，构建更加科学、合理的a股市场预测模型。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李晓,胡静.数据挖掘技术在股票预测中的应用研究[j].计算机工程与应用,2023,59(11):20-28.

2.刘洋,王凯,王晓慧.基于数据挖掘的股票市场预测研究综述[j].计算机科学,2022,49(9):14-25.

3.张强,李明,王华.数据挖掘在金融市场预测中的应用[j].统计与决策,2021,37(18):16-20.