基于數(shù)據(jù)挖掘方法的股票預測系統(tǒng).pdf

1、隨著中國經(jīng)濟社會的發(fā)展，越來越多的民眾選擇投資股市來實現(xiàn)自己資產的增值。如何把握股票的漲跌規(guī)律、如何從上千只股票中選擇優(yōu)質股一直是股市中的一個難題。數(shù)據(jù)挖掘作為一種從大量數(shù)據(jù)中使用算法搜索其隱藏信息的手段，已經(jīng)被廣泛應用于股市分析中。
　　本文使用了股市中常用的技術指標作為分析基礎、支持向量機作為算法對股票價格的變化進行建模，旨在通過機器學習和數(shù)據(jù)挖掘方法對股票的漲跌進行預測。主要工作包括:本文提出了基于技術指標序列的特征構造方法

2、;以及依據(jù)最大化收益思想提出了根據(jù)ROC曲線下面積AUC值進行遺傳參數(shù)尋優(yōu)的支持向量機，來解決傳統(tǒng)方法在股票預測中可用性不高的問題。
　　在實驗中，將算法應用于浦發(fā)銀行股票的漲跌預測中，通過最優(yōu)化不同時間窗口下分類器的判別效果，求取最佳買入時間點，得到了不錯的分類表現(xiàn)和收益回報。之后實現(xiàn)了一個量化選股方法。通過挖掘大量股票上漲趨勢的共同規(guī)律，選擇概率最大的股票進行投資，模擬實際的決策過程并計算了該策略的收益情況。實驗表明，本文提出