数据挖掘技术在股票分析预测中的应用研究.pdf

数据挖掘技术在股票分析预测中的应用研究硕士研究生学位论文业:研究方向:研究生:计算机应用技术数据挖掘冯现坤刘羽教授专指导教师:论文起止日期:月至月
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塑型学位论文作者签名:裼动“砷签字日期:伽扌釉翴叩,日研究生学位论文独创性声明和版权使用授权书签字日期:独￡芝稹缘学位论文版权使用授权书签字日期:矽,月,独创性声明本人声明:所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。对论文的完成提供过帮助的有关人员己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者┳:本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的印刷本和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权校梢越宦畚牡娜ú炕虿糠帜谌荼嗳胗泄厥菘饨屑焖鳎梢圆捎糜坝⑺跤或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿学位论文在解密后适用本授权书导师签字:’
摘要关键词:股票预测,数据挖掘,决策树,灰坠嬖随着数据库技术的快速发展,各个领域堆积的数据也越来越多。数据库虽然有着很强大的采集数据和存储数据的能力,但是数据分析能力却相对薄弱。无法挖掘到隐藏在海量数据背后的信息,导致数据爆炸和知识匮乏的普遍现象。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急,数据挖掘也正成为当今信息技术的一个重要研究内容。我国的证券市场从上个世纪年代起步,到现在已经经历了几十年的发展壮大,各个证券公司都积累了海量的历史数据,如何对这些数据进行有效的处理,成为证券市场发展的一个难题。同时,证券业中的很多业务都需要对历史数据进行处理后才能展开,数据挖掘技术的诞生为海量数据的处理提供了有效的方法。通过对历史数据的加工处理,挖掘历史数据中隐藏着的有价值信息,为证券公司和股票投资者提供参考意见。本文阐述了数据挖掘的基本概念,并对数据挖掘中的分类技术进行了深入分析,主要研究分析了经典的决策树算法、自组织特征映射图网络聚类算法。本文的主要工作有以下三点:丫涞木霾呤魉惴ㄓτ玫焦善崩肥莘治鲋校ü岳肥莸姆治觯立了股票价格走势决策树预测模型。经过对测试数据的测试,实验结果是可以达到指导投资者进行股票投资的目的。咛宓姆治隽薙网络与惴ǖ奶氐悖⒏軸网络与甿算法的各自缺点建立了基于旌暇劾嗨惴āMü允莸难盗酚氩馐裕最终得到的聚类结果明显优于单独的绾蚄算法。∩。把此交易规则应用到沪深甘呤频脑げ庵校詈笸ü隑策略和腞琁也,交易规则在统计指标和经济指标上的比较,,琑灰坠嬖颉本文的创新:在决策树应用中,根据股票走势的特殊性,提出了一种特殊的剪枝方法,得到了比较满意的决策树预测模型;在股票投资预测中引入了旌聚类方法,并在混合聚类的基础上提出了基于旌暇劾嗟慕灰坠嬖颉桂林理笱妒垦宦畚
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