数据挖掘技术在证券分析中的应用分析

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1、investingscaleandsupposethepossiblevariationofstockprice．Soitwillbeeasierforinvestorstochooseoccasion．Finally，thepaperMiningdataacquisitionsystemfortheoveralldebugging,andtheresultsaleanalyzed,thenextstepoftheconcretework．Keywords：datamining,datatransfer,clusteranalysis，securities．

2、m-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。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：刍盏日期：2巡：』关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密

3、的论文在解密后应遵守此规定)签名：多监导师签名：日期：媸』武汉理工大学硕士学位论文第1章绪论1．1课题的背景及意义我国证券市场在很短的时间内走过了发达国家证券市场上百年的历程。其速度之快，变化之大是举世瞩目的，同时也给研究工作带来严峻的挑战。在某些方面还存在不少问题，主要表现在：信息化系统功能单一，内部控制环节薄弱，技术平台更新较慢，业务数据信息分散。证券业是一个资本和知识密集的行业。在这个竞争激烈、优胜劣汰的行业中要想立于不败之地，必须有一支高素质、高效率的研究队伍作为各项业务的后盾和决策的先导。证券业的发展是当今世界经济中最有活力的一个领域，并为世界经济

4、高速稳定的发展起到了巨大作用。在证券行业引入现代科学技术是证券业进一步发展的必经之路。数据挖掘技术在证券行业的应用主要在于以下两个方面：一是基于证券业的数据仓库的建立，建立数据仓库的主要目的和任务是对证券业现有的大量数据进行管理，比如资产管理，资金管理，财务分析，客户管理，行业和上市公司分析等。二是证券行情的分析和预测。股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的，股票价格对市场信息如何进行反应，即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券。随着各种定量分析方法的成熟以及智能分析的大力发展，计算机模拟人类的思维和推理方式使得智能化技术分析在证券分析中的应用成为可能。

5、1．2国内外研究现状和存在的问题证券业是我国计算机应用比较密集的行业，证券信息化一直走在其他行业的前面，经过十几年的建设，证券信息化取得了很大的发展【1】12】。近几年，相继推出证券集中交易系统、客户服务中心、管理信息化平台、电子商务等项目。从2001年7月开始，Sybase公司与兴业证券合作，共同开发兴业证券数据仓库和决策支持系统，帮助兴业证券总部实现对营业部集中管理和数据集中基础上的决策支持，兴业证券借鉴了Sybase公司在证券行业的成功经验，选择了Sybase武汉理工大学硕士学位论文的数据仓库解决方案，以帮助其成功地实现交易数据的集中处理和分析。大鹏证

6、券也因为Syba．∞在数据仓库领域具有很强的实力，在国内外证券市场中具有的广泛的企业知名度与众多成功的应用实施案例，而选择了Sybasc作为合作伙伴进行数据仓库的开发。此外，中国银河证券公司、上海申银证券公司也同Oracle等公司合作建立了自己的数据仓库系统。以上证券公司通过建立数据仓库系统在以下几个方面获得了明显的效果：(1)提供及时准确的报表和图形分析，帮助公司领导层加深对交易业务、市场变化和客户行为更深层次的认识，辅助决策分析：(2)为公司经营提供风险控制服务，把原来营业部的黑箱运作变得明朗化，从而发现风险、化解风险：(3)降低财务、经纪部门业务人员报

7、表制作的工作量，提供真实准确的数据平台，使他们从繁重的制表业务中解脱出来，能够进行更深层次的服务：(4)服务于公司的客户经纪人制度，提升为客户提供的服务质量和丰富为客户服务的内容，真正地实现对客户个性化服务，同时对经纪人和营业部的营业指标和业绩有准确客观的考评。此外，该系统的统计功能还大大提高了证券业务人员的工作效率，减轻了他们的工作负担。其分析功能囊括了资产、交易、贡献、流动等等业务部门关心的方面，使公司的业务部门可以从自然轮廓、行为轮廓、综合方面进行分析，从而为公司的领导层提供决策方面的依据、为客户服务部门提供资料。近年来，数据挖掘技术的研究工作取得了很

8、大的进展，各种数据挖掘技术的应用极大地推动了人们分析