數(shù)據(jù)挖掘技術在股票分析中的應用研究.pdf

1、 數(shù)據(jù)挖掘技術在股票分析中的應用研究 重慶大學碩士學位論文 （專業(yè)學位） 學生姓名：張 俠 指導教師：溫羅生 教 授 學位類別：應用統(tǒng)計碩士 重慶大學數(shù)學與統(tǒng)計學院 二 O 一七年四月 重慶大學碩士學位論文 中文摘要 I 摘 要 我國的股票市場發(fā)展迅猛，已經(jīng)成為市場經(jīng)濟的重要組成部分，股票投資儼然已經(jīng)人們進行投資理財?shù)闹饕绞街?。對于股民來說，他們最關心的問題就是如何選擇投資股票的種類以及如何確定何時進行投資獲取的收益最大。隨

2、著信息化時代的發(fā)展，股票市場每天都會生成海量的實時數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的股票分析方法已經(jīng)無法滿足要求。于是，數(shù)據(jù)挖掘出現(xiàn)，為股票分析提供了有效途徑。 本文的結構主要分成三個部分：首先，介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術和股票分析基本內(nèi)容，并總結了國內(nèi)外將數(shù)據(jù)挖掘應用于股票分析的現(xiàn)狀；其次，介紹了本文進行實證分析時需要的數(shù)據(jù)挖掘技術算法，主要有：關聯(lián)規(guī)則算法、決策樹算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法；最后是利用上述算法對股票數(shù)據(jù)進行了實證分析，這也是本文研究的重點。 實證分析的主

3、要內(nèi)容如下：本文選取了 2016 年全部 A 股股票市場的 2301 支有效股票進行分析，首先利用了關聯(lián)規(guī)則分析從影響股票的 24 個財務指標中挖掘出了 17 個與股票上漲關聯(lián)程度高的財務指標；其次， 根據(jù)選取的關鍵指標對 2301股票利用決策樹算法進行分類，得到最具有投資價值的 231 股票，為投資者選擇何種股票提供參考；最后，利用神經(jīng)網(wǎng)絡對股票股價進行走勢預測。本文隨機幾只優(yōu)質(zhì)股票進行實驗， 利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡、 RBP 神經(jīng)網(wǎng)絡