鉴于基于数据挖掘的证券态势估计系统

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1、2006年5月中文摘要本文作为面向证券的智能检索系统的一个重要组成部分，侧重于对证券进行技术分析，主要是对交易行情进行数据挖掘，期望建立起证券投资的自动决策系统。本文首先介绍了系统的体系结构，其次介绍了数据挖掘方法在该系统中的具体应用，最后介绍了系统的语音接口。本文将数据融合中的态势估计理论用于证券研究领域，提出了证券态势估计的新概念。由于证券市场具有高度复杂性，仅仅依靠单一的方法，不可能对证券市场做出精确的预测。为了充分利用多种预测方案的优势，本文用数据融合技术将各种数据挖掘方法组合起来。鉴于态势估计的层次化要求，本文使用分组多层黑板体系结

2、构实现了证券态势估计系统(SSAS)，并且建立了证券数据挖掘方法本体库。该系统被设计成一个开放的平台，便于扩充新的分析手段。本文使用自组织网络(sOM)对个股收盘价，市盈率，市净率，市销率和流通市值进行聚类，建立了基于财务指标的板块划分方法。对个股的时间序列数据进行小波分析，得到各级小波分解下的能量及能量分布，求得个股的信息量系数，然后用SOM聚类，创建了板块划分新方法。本文使用Apfiofi算法挖掘个股的关联规则，还进行了基于聚类的关联规则挖掘。另外，分析了每周各交易日个股走势及其关联关系，结果表明中国证券市场存在时间异象。本文使用马尔科夫

3、链(Markov)进行股票的价格趋势预测。并且以个股时间序列的小波分解系数作为观测值，借用数字语音识别的思想，使用隐马尔科夫模型(HMM)进行价格趋势预测，改善了预测效果。用误差反馈神经网络(BP)对股票价格进行预测，结果表明，使用弹性BP或共轭BP得到了较好的预测效果。为扩充证券态势估计系统平台的应用，给该平台添加了语音识别接口。利用Microsoft的SpeechSDK开发包，本文实现了一个小型的语音平台，解决了股票名称发音相似的匹配难题，对常用控制命令，股票名称和股票代码都能达到较高的识别效果。而且本文还研究了利用剑桥大学的HTK工具包

4、实现对股票代码的识别问题，提高了股票代码的识别率。关键词：数据挖掘，证券态势估计系统，聚类，小波，关联规则，隐马尔科夫模型ABSTRACTThispaperwasoneofthecorecomponentsoftheintelligentsearchsystemonsecurities．Itfocusedontechniqueanalyzing，namelyusingdataminingontradingdatatosetup柚autodecidingsystemforsecuritiesinvestment．Firstly,thepaper

5、wasdetailedonthesystemarchitecture．Thenwepresentedsomeapplicationswithdatamining．Finally,thespeechrecognitioninterfacewasintroduced．Weadoptedthesituationassessmenttheoryofdatafusiononsecuritiesfield，andputforwardanewconcept：SecuritiesSituationAssessment．Becauseofthehighcomp

6、lexityofsecuritiesmarket，itwasimpossibletomakeanaccuratepredictionthroughasingleapproach．Tomakeuseofadvantageofmultipredicatingmethods，thepaperuseddatafusiontechniquetoorganizeallkindsofdataminingmeans．Becauseofhierarchicalrequirementofsituationassessment，werealizedthesecur

7、itiessituationassessmentsystem(SSAS)，andconstructedasecuritiesdataminingmethodontologydatabase．Thesystemwasdesigneda8anopenplatformandnewanalyzingtechniquescouldeasilybeappendedtothesystem．Thepaperclusteredtheclosingprice，price-earningsratio，price-salesratio，price-netassetv

8、alueratioandcirculatedcapitalizationwithselforganizingfeaturemappingnetwork(SOM)，a