数据挖掘技术在股价分析中的应用研究

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1、分类号Ｔ巧９３密级公开ＵＤＣ编号《方乂掌硕女研《ｉ＃化讼Ａ趣目數巧巧拥巧乂巧胜价分巧中的应用研巧学院、软件学晓（所、中也）专业名称系绕分析与隻成研巧生姓名黄智翔学号１２０１３００１２６５导师姓名周巧职称研巧员２０１６年３月扉页：论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。除了文中特别加化标注和致谢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，不存在割窃或抄嘉斤为一。与作者同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。现就论文的使用对云南大学

2、授权如下：学校有权保留本论文（含电子版），也可、！＾采用影印缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务学校有权向有关机构送交学位论文用；于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入；有关数据库用于检索服务。（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）Ｉ！？ｉ職政三。如导师签名Ｉ研究生签名：：：＿日期嘴智麵＿ＩＶｉ＿：ｔｈｖ｜ｌ；－；：Ｉ摘要一当前，随着市场经济的繁荣发展，金誕体系的不断创新，全球经济体化格局逐步完善一，更多的

3、金融产品成为了人们的理财工具，而股票作为种最普遍的风险投资理财产品一，正在悄悄地进入人们的日常生活。股票是种最具代表性的有价证券，股票数据分析及预测是当今世界的热柄课题。股票数据分析往往是依赖于对大量历史的交易数据进行预测，如何应用好这个与日俱増的庞大的历史数据，从中挖掘出在价值的规律，是每位投资者比较感兴趣的话题，Ｗ也是股票预测面临的最大难题。目前比较成熟的基本面分析法和技术面分析法对变化多端股市，经常还是无能为力。本文从股市的实际特点出发，应用已经成熟的数据挖掘技术，把上市公司ＩＤ３的主要财务数据指标作为属性，应用决策树算法进行分类，并针对巧３算

4、ＩＤ法存在的问题，改进后的属性值信息增益深层递归３算法，提出了改进算法及加权平均法确定参数权重的领域知识优选策略对个股进行分析，挖掘出个股之＂＂间内在的有价值的规律另外，把关联规则算法运用在股票的板块联动一ｉｉ规律上，并针对经典Ａｐｒｏｒ算法存在的些缺陷提出了改进改进后的Ａｐｒｉｏｒｉ算法更加灵活，更适合挖掘不同板块之间的关系。实例证明，改进后的算法能够更好的针对股票数据进行挖掘分析，而且算一法的执行效率上也有了明湿的提高，在定程度上弥补了传统分析法的缺点，为投资者提供了有价值的股票数据挖掘方法。关键词：股票数据挖掘Ｉ的算法Ａｐｒｉｏｒｉ

5、算法ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｔｒｅｓｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｒｏｓｅｒｔａｎｄｄｅｖｅｏｍｅｎｔｏｆｔｒｅｔｅｃｏｎｏｍｉｌｈｅｍａｋｐ，ｐｐｙｐｙ，ｉｎｎｏｖａｔｖｅｆｉｎａｎｃｉａｌｓｓｔｅｍｔｈｅａｔｅｒｎｏｆｌｏｂａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｉｎｔｅｒａｔｉｏｎａｎｄｉｙ，ｐｇｇｂｂ＇ｇｒａｄｕａｌｌｙｉｍｐｒｏｖｅｍｏｒｅｆｉｎａｎｃｉａｌｒｏｄｕｃｅｃｏｍｅｔｈｅｅｏｌｅｓｆｉｎａｎｃｉａｌ，ｐｐｐｉｎｓｔｒｕｅｎｔｓｗｈ＂ｅ化ｅｓｔｏｃｋｏｎｅｏｆ化ｅｍｏｓｔｃｏｍｍｏ打ｏｅｒａｔｉｏｎｓｒ

6、ｉｓｋｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｍ，ｐ’ｒｏｄｕｃｔｓｉｓｕｉｅｔｌｉｎｔｏｅｏｌｅｓｌｉｖｅｓ．Ｅｕｉｔｓｅｃｕｒｉ巧ｅｓａｓｔｈｅｍｏ巧ｒｅｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｐ，ｑｙｐｐｑｙｐ＇ｓｅｃｕｒｉｔｉｅｓｓｔｏｃｋｄａｔａａｎａｌｓｉｓａｎｄｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓｌｉｖｅｌｔｏｉｃｉｎｔｏｄａｓｗｏｒｌｄ．ｌ：ｏｃｋ，ｙｐｙｐｙＳｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｆｔｅｎｄｅｅｎｄｅｎｔｏｎ泣ｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｄａｔａｔｏｐｐｒｅｄｉｃｔｈｏｗｗｅｌ

7、ｌｔｈｉｓｒｏｗｉｎａｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｈｕｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａ，化ｄｉ０山ｉｎｔｈｅｇｇｐｐｇｇｌａｗｏｆｖａｌｕｅｉｓｍｏｒｅｉｎｔｅｒｅｓｔｅｄｉｎｔｈｅｔｏｉｃｏｆｅｖｅｒｉｎｖｅｓｔｏｒｉｓｆａｃｅｄｗｉｔｈｓｔｏｃｋ，ｐｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｔｈｅｂｉｇｇｅｓｔｒｏｂｌｅｍ．Ｍｏｒｅｍａｔｕｒｅｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌａｎａｌｓｉｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｐｙａｎａ