數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在股票分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在股票分析中的應(yīng)用研究 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文 （專(zhuān)業(yè)學(xué)位） 學(xué)生姓名：張 俠 指導(dǎo)教師：溫羅生 教 授 學(xué)位類(lèi)別：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士 重慶大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 二 O 一七年四月 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文 中文摘要 I 摘 要 我國(guó)的股票市場(chǎng)發(fā)展迅猛，已經(jīng)成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，股票投資儼然已經(jīng)人們進(jìn)行投資理財(cái)?shù)闹饕绞街弧?duì)于股民來(lái)說(shuō)，他們最關(guān)心的問(wèn)題就是如何選擇投資股票的種類(lèi)以及如何確定何時(shí)進(jìn)行投資獲取的收益最大。隨

2、著信息化時(shí)代的發(fā)展，股票市場(chǎng)每天都會(huì)生成海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的股票分析方法已經(jīng)無(wú)法滿足要求。于是，數(shù)據(jù)挖掘出現(xiàn)，為股票分析提供了有效途徑。 本文的結(jié)構(gòu)主要分成三個(gè)部分：首先，介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和股票分析基本內(nèi)容，并總結(jié)了國(guó)內(nèi)外將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于股票分析的現(xiàn)狀；其次，介紹了本文進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)需要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)算法，主要有：關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、決策樹(shù)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；最后是利用上述算法對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，這也是本文研究的重點(diǎn)。 實(shí)證分析的主

3、要內(nèi)容如下：本文選取了 2016 年全部 A 股股票市場(chǎng)的 2301 支有效股票進(jìn)行分析，首先利用了關(guān)聯(lián)規(guī)則分析從影響股票的 24 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中挖掘出了 17 個(gè)與股票上漲關(guān)聯(lián)程度高的財(cái)務(wù)指標(biāo)；其次， 根據(jù)選取的關(guān)鍵指標(biāo)對(duì) 2301股票利用決策樹(shù)算法進(jìn)行分類(lèi)，得到最具有投資價(jià)值的 231 股票，為投資者選擇何種股票提供參考；最后，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股票股價(jià)進(jìn)行走勢(shì)預(yù)測(cè)。本文隨機(jī)幾只優(yōu)質(zhì)股票進(jìn)行實(shí)驗(yàn)， 利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 RBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)