数据挖掘在证券分析上的研究与应用

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1、数掘挖掘在证券分析卜的研究与廊州中山大学硕士研究生毕业论文数据挖掘在证券分析上的研究与应用专业：计算机软件工程申请人：张谦导师：叶小平副教授答辩委员会主席签名：弭么丝兰丝．答辩委员会成员签名：经中山大学软件学院二零零五年五月数据挖掘在证券分桥l的研究与疵j_}i数据挖掘在证券分析上的研究与应用专业：软件工程姓名：张谦导师：叶小平副教授摘要中国股市从2001年的2200多点跌到1100多点，跌幅巨大，虽然蕴涵着巨大的机会，但也使广大投资者亏损累累。传统的技术分析和基本面分析也各有各自缺点，本文试图应用数据挖掘的办法来在股票分析中，帮

2、助投资者获取更多的股市关联信息以加强对某些个股的分析和判断。因为目前世界上尚无很好的预测股市方法，本文的工作也就立足在相关原则、惯性原则、类推原则和概率原则上。本文利用数据挖掘技术，来分析股票市场的研究，由股票市场过去的历史数据来建立分析模型，协助投资决策。股票市场的表现为所有投资者决策的集合，而投资者的投资行为有其时间关联性，以中国的股票市场为例，因为中国股市股价最容易受到政府和大机构的影响，常常在股票市场的表现存在有类股联动的现象。本文采用关联规则和时间序列相似搜索等数据挖掘的方法来分析历史股票走势和涨跌幅，寻找出不同股票走势

3、的相似性以及与其它股票涨跌幅的相关性。通过相关性可以帮助分析为什么这几个股票会互相关联等深层次信息，及相关股票发生异动时采取相同操作有多大概率胜算。本文分析了2003年底到2004年初的深沪两地股票数据包括涨幅及价格变动情况，得出如下几个结果并利用2005年数据验证通过：1．有许多股票有涨跌幅关联，会在一个时间段内的同一天表现为同上同下的关系。通过跟踪这些股票，还能发现这种关联关系会在一段时间内继续延续。2．目前来说，一个有关联相关的股票上涨会在当天带动其它股票上涨，影响下一天或者后几天的还是相对较少，也不是非常可信。ll数捌挖掘

4、存征券分析r的研究与庙川3。许多股票在时问价格曲线上有着惊人的相似。背后的原因值得深入研究。使用关联规则和相似搜索的技术，有着实用、简单、有效、比较准确等特点。可以很方便的将这些技术应用给投资者以帮助他们做出正确的决策。关键词：数据挖掘关联挖掘时间序列相似搜索数据挖掘在证券分析卜的研究与麻川ResearchandApplyDataMiningatS‰kAnalysisMajor：softwafeengineeringName：ZhangQianSupervisor：YeXiao-PingassociatepmfessorAbstr

5、act。IheStOckindex0fchinahasbeentalldOwn士rOmabOut2200tO1100since2001．Althoughitcontainhugechangeoffise纳mbotlom，butitalsomakemostoftheinvestortomegreatbad．Therearetwoclassicanalysismethod，technicalanalysisandfundamentalanalysiswhichbothhavetheirownlimitation．ThiSpapertr

6、ytofindawaytoapplydataminingtechnologyintostockanalysistohelpinVestorgetmofeinformationofthestockandenhancetheanalysisandjudgementforsomeshare．Thispaperalsoworkson4principIes—correlation，inertial，analogyandpmbabilitybecausetherehasnotrustywaytopredictstockmarket．Thisp

7、aperad叩tsdataminingtechniquetoanalyzestockmarketandbuildtheaIlalysismodel，fromthehistoricaldataofthestockmarket，toassistinVestmentdecision．TheperformanceofthestockmarketisthecollectionofaUindiViduals’decisions，takingtheChinesestockmarketforinstance，Therealwavscanbefou

8、ndsomestockareriseorfalltogetherbecausethemarketwillinfluencedby￡hegoVernmentandhugecorporation．Thispaperalsoappliesassociat