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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)
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