基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的股票時(shí)間序列趨勢預(yù)測研究.pdf

1、中國股市從2006年1月份的1100多點(diǎn)升至2007年10月份的6000多點(diǎn)，升幅巨大，在世界也是罕見的。雖然蘊(yùn)涵著巨大的投資機(jī)會，但卻也使部分投資者虧損累累。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，股票市場越來越受到人們的重視，其在經(jīng)濟(jì)體系中也發(fā)揮著越來越重要的作用。而股市的健康發(fā)展和繁榮也成為管理者和投資者關(guān)心和研究的重點(diǎn)。股票投資的收益與風(fēng)險(xiǎn)往往是成正比的，即投資收益越高，可能冒的風(fēng)險(xiǎn)越大。因此，股市預(yù)測方法的研究具有極其重要的應(yīng)用價(jià)值和理論意義。傳統(tǒng)的

2、技術(shù)分析和基本面分析也各有各自優(yōu)缺點(diǎn)，而我國的股市正日益成熟和規(guī)范，投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)也愈加趨于理性化。本文試圖應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的辦法來在股票分析中，幫助投資者獲取更多的股市關(guān)聯(lián)信息以加強(qiáng)對某些個(gè)股的分析和判斷。因?yàn)槟壳笆澜缟仙袩o很好的預(yù)測股市方法，目前可以運(yùn)用許多統(tǒng)計(jì)分析方法來發(fā)現(xiàn)一些隱藏在股票信息中的規(guī)律，本文的工作也就立足在關(guān)聯(lián)原則基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，以幫助投資者對股票進(jìn)行預(yù)測。 在整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的研究中，算法的研究占有特別重要

3、的地位。數(shù)據(jù)挖掘面對的是大量數(shù)據(jù)集，算法的效率起到?jīng)Q定性的作用，因此，研究和改進(jìn)現(xiàn)有的算法，有著十分重要的意義。鑒于此，本文對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了研究。 首先對股票的基礎(chǔ)知識作了簡單地概括，對數(shù)據(jù)挖掘作了一般性介紹，包括數(shù)據(jù)挖掘的概念、模式、挖掘的主要問題、數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的分類以及應(yīng)用和發(fā)展趨勢。然后，對數(shù)據(jù)挖掘中重要的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法做了深入的研究，分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則中經(jīng)典的Apriori算法、AprioriTid算法和Aprio

4、ri算法的在股票數(shù)據(jù)的改進(jìn)算法，總結(jié)了算法中存在的問題；接著，詳細(xì)介紹了本文內(nèi)容的重點(diǎn)之一，基于成交量和二維時(shí)間模式下的雙事務(wù)股票時(shí)間序列關(guān)聯(lián)的研究的一種OptimizedApriori算法的改進(jìn)算法。為了更好地挖掘股市信息，就必須結(jié)合股市的特點(diǎn)，特別是股票自身的運(yùn)作規(guī)律，股票的走勢包含了數(shù)以萬計(jì)人的思維和智慧，必須通過詳細(xì)和耐心的觀察才能學(xué)之一二。經(jīng)過長期學(xué)習(xí)、跟蹤股市及模擬演練，挖掘出在股市中存在的這樣一些帶有時(shí)間約束的規(guī)律--在某

5、個(gè)時(shí)間段w(如一天)內(nèi)，如果股票A的收盤價(jià)上漲超過2％，成交量大于vol_min(某個(gè)設(shè)定的閾值)，那么間隔DAY個(gè)時(shí)間段(如兩天)后的那個(gè)時(shí)間段(即第三天)內(nèi)股票B和股票C會以80％的可能性也上漲(或下跌)。 最后在Microsoft Visual C++6.0環(huán)境下完成了對股票數(shù)據(jù)的處理、算法的改進(jìn)及挖掘工作。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)的OptimizedApriori算法的效率在一定程度上優(yōu)于Apriori算法；同時(shí)挖掘出了大量關(guān)聯(lián)規(guī)