数据挖掘在股票预测中的应用

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1、长春理工大学硕士学位论文数据挖掘在股票预测中的应用姓名：刘滢申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王艳春20100301摘要伴随着我国市场经济的繁荣发展，股票走进了千家万户，成为了与许多人息息相关的投资产品。因此，对股票走势的预测成为越来越多人所关注的课题。人们根据预测时所使用的不同方法，将股票预测分为两个派别：基本分析派和技术分析派。基于数据挖掘技术对股票的预测便是技术分析派中一个重要的分支。本文深入研究了数据挖掘技术，探讨了决策树算法、时间序列法、神经网络在股票预测方面的应用。其中重点讨论了决策树算法中的ID3算法及神经网络中的BP算法在股

2、票预测中的应用。在讨论决策树中的ID3算法应用于股票预测时，针对股票市场的特殊性，对算法稍做改进，生成了一个有效性较强、冗余较小的决策树；在采用BP神经网络对股票预测时，通过改变学习速率优化算法，使其在对股票预测方面达到最优的效果。关键词：数据挖掘技术股票预测决策树BP神经网络ABSTRACTWiththeprosperityanddevelopmentofChina’Smarketeconomy，Stockgoesintothethousandsofhouseholdsandhasbecomecloselylinkedwiththemanyinvestm

3、entproducts．Therefore，moreandmorepeopleconcernedaboutthepredictionofstocktrends．Peopleundertheprojectionsusedindifferentways，willbedividedintotwofactionsinthestockforecast：Fundamentalanalysisandtechnicalanalysis．Basedondataminingtechnologytoforecastthestockisallimportantbranchofte

4、chnicalanalysis．Thearticleisin—depthstudyofdataminingtechnologyanddiscussesthedecisiontreealgorithm，timeseries，neuralnetworkinthestockprediction．FocusedontheID3algorithmofthedecisiontreeandBPneuralnetworkalgorithminthestockprediction．DuringthediscussionoftheID3decisiontreealgorith

5、mapplyingtothestockforecast，basedonspecificityforthestockmarket，articleslightlyimprovedthealgorithmandgeneratedastrongeffectivenessandredundantsmallertree；theintroductionofBPneuralnetworkpredictiononthestock,changedthelearningrateoptimizationalgorithmSOthatachievetheoptimumresults

6、instockforecasting．Keywords：DataMiningTechnologyStockForecastDecisionTreeBPnetwork长春理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《数据挖掘在股票预测中的应用》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：兰2年三月翌日长春理工大学学位论文版权使

7、用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：牮翮躲掣渔渔年立月生日‘第一章绪论弟一旱殖他1．1研究目的与选题意义能够准确的预测股票走势，一直以来是投资者们的梦想。至股票诞生以来，人们已经采用各种方法来试图寻

8、找到股票走势的规律，然而都没有取得显著的效果。在我国，由于股票发行