數據挖掘技術在股票分析與預測中的應用.pdf

1、近年來，數據挖掘技術在各個領域得到廣泛的應用。它在處理海量數據，知識發(fā)現方面具有其他技術不可比擬的優(yōu)勢。股票交易數據量巨大，在這些數據中存在著一些隱含的規(guī)律。由于人腦處理數據的能力有限，所以很難發(fā)現它們。而數據挖掘技術恰好可以彌補這個不足。本文嘗試用數據挖掘技術來對股票進行分析和預測。
　　本文首先介紹了股票分析與預測的背景知識和方法，其次對數據挖掘理論做了深入細致的研究，然后著重從以下三個方面展開討論。
　　首先，重點對股

2、票的財務數據指標進行研究，選取有代表性的財務指標，把決策樹分類ID3算法應用到股票財務數據的分析上。投資者利用測試結果可以對上市公司的經營情況和獲利能力進行分析。
　　其次，利用關聯規(guī)則挖掘股票間的連動規(guī)則。關聯分析方法可以挖掘事務數據庫中“項”與“項”之間的規(guī)則。股票數據是連續(xù)的數值型數據，而不是邏輯型的。本文應用事務間數值型關聯規(guī)則挖掘算法E-QA來找出股票間的連動規(guī)則。
　　最后，利用時間序列相似性搜索方法，查找出與選