1. 毕业设计（论文）主要内容：

股票市场变幻莫测，在其为投资者带来高回报的同时往往也伴随着高风险。对于投资者来说，如果能得到对股价更加精确的预测，就能更有效的规避未来的风险，取得更大的收益。对于监管机构来说，得到准确的股票走势，能有效加强对股票市场的把控。在现有的关于股票预测的研究中，除了经典的基于传统统计方法，一些智能算法也应用于股票预测之中。在本任务中，我们选取一定时间段内的股票价格，通过建立合适的ARIMA模型和神经网络模型，运用时间序列以及机器学习的方法对股票价格进行预测，最后得到对未来股票价格短期的预测，给现实中的股票投资者及监管机构提供具有参考价值的决策建议。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、查阅至少15篇参考文献，其中至少5篇英文文献；

2、完成不少于2万印刷符，且与选题相关的英文文献翻译工作；

3、撰写毕业论文开题报告，开题报告的主要内容：（1）选题依据，即论文设计的目的；（2）理论上和实践上的意义；（3）论文撰写过程中拟采取的方法和手段，即论文的任务；（4）论文重点研究的内容和技术方案；（5）计划安排；（6）论文写作提纲；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1—3周：查阅有关选题的研究论文，并完成一篇英文文献的翻译工作。

4. 主要参考文献

1．厉雨静, 程宗毛. 时间序列模型在股票价格预测中的应用[j]. 商场现代化, 2011(33):61-63.

2. 杨进, 陈亮. 基于小波神经网络与arima组合模型在股票预测中的应用[j]. 经济数学, 2018, v.35(02):66-71.