數(shù)據(jù)挖掘在股票投資中的應(yīng)用.pdf

1、我國(guó)證券市場(chǎng)在上世紀(jì)90年代起步，經(jīng)歷了風(fēng)風(fēng)雨雨，逐步發(fā)展壯大，2005年底股權(quán)分置改革大幕拉開(kāi)，進(jìn)一步促進(jìn)了我國(guó)證券行業(yè)向?qū)I(yè)化、規(guī)范化發(fā)展。股市已成為經(jīng)濟(jì)形勢(shì)晴雨表，正對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和民生起著重要作用。
　　 作為海量數(shù)據(jù)的處理方法，數(shù)據(jù)挖掘從誕生起就和股票市場(chǎng)有著密不可分的聯(lián)系。證券行業(yè)更是在信息化迅速發(fā)展的前提下成長(zhǎng)起來(lái)的，很多業(yè)務(wù)都需要依賴(lài)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，從中挖掘出有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘能夠很好的處理這些非平穩(wěn)、非正

2、態(tài)、高噪聲的數(shù)據(jù)。通過(guò)結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)；機(jī)器學(xué)習(xí)的搜索算法和建模技術(shù)；再加上最優(yōu)化、信息論和信息檢索等領(lǐng)域的思想，數(shù)據(jù)挖掘在處理海量數(shù)據(jù)和高頻、多維數(shù)據(jù)上有著相當(dāng)優(yōu)勢(shì)。最關(guān)鍵的是他能夠?qū)Σ粩喃@得的新數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的動(dòng)態(tài)更新，非常適合應(yīng)用于新環(huán)境。
　　 股市投資涉及到股票的選擇和投資時(shí)間點(diǎn)的選擇二個(gè)方面，本文就這兩點(diǎn)，分別利用數(shù)據(jù)挖掘中相關(guān)的分類(lèi)方法和時(shí)間序列關(guān)聯(lián)模式挖掘方法進(jìn)行實(shí)證研究。在股票的選擇上，本文用到的

3、分類(lèi)方法是決策樹(shù)分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)和支持向量機(jī)分類(lèi)方法，并通過(guò)對(duì)這些方法的比較，選擇出了最佳方法用來(lái)預(yù)測(cè)。
　　 在股票的投資時(shí)間點(diǎn)的選擇上，本文用到的是時(shí)序挖掘方法，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中的經(jīng)典的Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘，為了找到某一只股票的投資時(shí)間點(diǎn)，本文對(duì)不同時(shí)間序列的不同時(shí)間段的序列進(jìn)行了關(guān)聯(lián)挖掘，加入了時(shí)滯閾值來(lái)考慮問(wèn)題，對(duì)部分時(shí)間序列進(jìn)行滯后期處理，通過(guò)對(duì)這些序列的挖掘得到了非常有價(jià)值的信息。
　　 本文的