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浅析数据挖掘在股票分析中的应用

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日期:2020-10-26 11:21

股票期权分录-义乌华康股票

2020年10月26日发(作者:吴怀)
龙源期刊网 http:
浅析数据挖掘在股票分析中的应用

作者:甘云濛

来源:《智富时代》2016年第02期

【摘 要】随着我国人民生活水平提高,投资意识的增长,股票以其高风险高收益特点受
到许多投资者青 睐。股票市场每天产生大量的交易数据、财务数据,被竞争激烈的证券行业所
重视,促使了投资服务的发 展。股票的波动是由市场、经济、政治、心理等多种复杂因素导致
的,传统的基本面分析及技术分析无法 有效的从大规模数据中发现有效信息,固定数学公式又
不能体现股票变化走势。而数据挖掘可以充分利用 股票数据,对多种因素的简化和分析寻求规
律。通过数据挖掘技术,我们可以建立投资模型,将股票市场 的投资信息反映出来,通过理解
和运用模型,为股票投资决策提供依据。此外,数据挖掘还能够依据不断 获得的新数据进行模
型的动态更新。
【关键词】数据挖掘;股票分析;MATLAB;关联规则
引 言
本文介绍股票市场数据特征和数据挖掘的方法,分析数据挖掘在股票市场的应用,通过
介绍MATLAB 对股票数据分析的优势。在多种股票预测中,通过关联规则分析股票涨跌,讨
论股票关联分析的重要性。
一、数据挖掘技术
(一)数据挖掘概述
数据挖掘产生于上世纪90年代,最初由Usame Fayaad在1995年加拿大蒙特利尔的第一
届知识发现和数据挖掘国际会议中出。
数据挖掘是统计学、数据库、机器学习等多个领域的知识理论相互渗透的交叉学科,是
一种建立在多种学 科和技术上的综合科学,应用性较强。数据挖掘核心目标是从大量的、不完
全的、模糊的、随机的、有噪 声的数据中提取隐含在其中的潜在有用的信息和规律。数据挖掘
从海量数据中提取有用信息,对数据分层 分析处理和综合以解决实际问题,揭示事件发展规
律,为预测决策提供依据。从金融领域来看数据挖掘是 一种金融信息处理技术,主要特点是对
金融数据库中海量并且繁杂的数据进行分析探索寻求规律,帮助机 构或者个人进行判断决策。
数据挖掘提供决策支持主要基于统计学、数据库、可视 化技术、模式识别、机器学习。
数据挖掘通过实际应用数据、模式识别、人工智能等分析数据,做出归纳 推理,挖掘潜在模
式,为决策提供科学依据。作为一门新颖的数据处理和分析方法,它是统计学和计算机 技术的
完美结合,是统计学和数据库的进一步深化和拓展。可视化操作和模式识别用来支持数据挖
掘,为数据挖掘提供不同视角和交互式挖掘工具。数据挖掘技术吸收不同学科的营养得到迅速

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