基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的期貨交易信息數(shù)據(jù)挖掘.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是20世紀90年代中期興起的一種新的信息處理技術(shù)，其主要特點是對數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析，從中提取輔助商業(yè)決策的信息。數(shù)據(jù)挖掘能夠從海量的商業(yè)交易信息數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些未知的、有價值的規(guī)律，幫助企業(yè)有意識地將這些規(guī)律利用到企業(yè)管理中去，從而提高企業(yè)管理效率，增強企業(yè)競爭力。 關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要任務(wù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則表示數(shù)據(jù)庫中一組對象之間某種關(guān)聯(lián)關(guān)系的規(guī)則，其簡單表現(xiàn)形式是：X=＞Y，X稱為規(guī)

2、則的前提，Y是規(guī)則的結(jié)果。對于一個關(guān)聯(lián)規(guī)則通常用兩個標準來衡量，支持度(support)和置信度(confidence)。挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則就是找到這樣的規(guī)則：它的支持度和置信度分別大于事先指定的最小支持度和最小置信度指標。挖掘過程最主要的一步是找出所有的頻繁項目集，這些頻繁項目集的支持率不低于預(yù)先設(shè)定的最小值，Apriori算法是一種經(jīng)典的尋找頻繁項集的算法。 期貨交易，是商品交換的一種高級形式。隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展和成熟，作為一種現(xiàn)

3、代投資手段在當今世界經(jīng)濟中的地位和作用正日益加劇。期貨公司在經(jīng)營活動中每天需要對客戶的期貨交易進行結(jié)算，積累了大量的期貨交易數(shù)據(jù)，充分利用這些期貨交易數(shù)據(jù)，挖掘出這些信息背后隱藏著的一些關(guān)聯(lián)規(guī)則，以幫助期貨公司在客戶開發(fā)，交易指導(dǎo)，風險控制等方面做的更好，是一項極有意義的工作。但由于中國期貨市場發(fā)展的不完善、期貨公司的能力有限、交易數(shù)據(jù)的保密性等種種因素，目前在公開資料中基本找不到這方面的研究成果。 本文著眼于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在期貨

4、交易中的應(yīng)用，主要研究期貨交易信息中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，主要工作包括： 1、研究了經(jīng)典的Apriori算法，從提高算法效率的角度從兩個方面對算法進行了改進，第一：減少需要掃描的交易數(shù)據(jù)；第二：減少生成候選項集的時間。 2、對期貨公司交易結(jié)算系統(tǒng)中大量的期貨交易信息進行了分析，選取了最能反映客戶交易狀況、對期貨公司管理起主要作用的客戶資金、手續(xù)費、風險度和盈虧等四個主要指標。并根據(jù)指標的具體含義、在期貨交易中的作用方法以及期貨

5、公司的一般習慣對指標進行了處理與分類，使之更符合期貨公司管理的實際需求。 3、根據(jù)改進的算法，結(jié)合期貨公司管理的實際需求，設(shè)計了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的期貨交易信息數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)(QHJY-DM)，QHJY-DM系統(tǒng)以VB.NET作為開發(fā)工具，SQLSERVER作為后臺數(shù)據(jù)庫，包括以下功能：數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，結(jié)果顯示。 4、利用設(shè)計的QHJY-DB系統(tǒng)對期貨公司兩年的期貨交易信息進行了挖掘，得到了客戶資金、手續(xù)費、風險度

6、和盈虧等主要指標之間的一些關(guān)聯(lián)規(guī)則，重點分析了期貨交易特有的指標一風險度與其它指標的關(guān)系。挖掘結(jié)果驗證了期貨公司在日常管理中一些經(jīng)驗的正確性，也揭示了期貨公司目前管理中還存在的一些認識上的誤區(qū)，對期貨公司今后的管理工作有很好的指導(dǎo)作用。 從公開資料查詢及作者對部分期貨公司調(diào)研的結(jié)果來看，尚未發(fā)現(xiàn)挖掘期貨交易主要指標之間關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究成果。本文采用Apriori算法在這方面進行了一些研究，系統(tǒng)挖掘結(jié)果正確、合理，為期貨公司大量期貨