數(shù)據(jù)挖掘在證券交易中的應(yīng)用.pdf

1、本文主要研究了數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)挖掘在股票市場分析中的應(yīng)用技術(shù)，研究成果包括： 1.設(shè)計(jì)了一個(gè)用于股票市場分析的基于數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的靈活易用的軟件應(yīng)用方案。應(yīng)用這一方案，可以有效的將傳統(tǒng)技術(shù)分析方法與數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合，快速方便的對各種技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行分析、檢驗(yàn)并且組合運(yùn)用以預(yù)測市場走勢。 2.設(shè)計(jì)開發(fā)了完整的股票分析數(shù)據(jù)倉庫邏輯和物理模型，以及相應(yīng)的ETL程序。該模型可以有效的支持現(xiàn)有的分析需求，且易于對未來

2、的新數(shù)據(jù)新方法做進(jìn)一步的擴(kuò)充，具有良好的可擴(kuò)展性。 3.提出并實(shí)現(xiàn)了定義、識別和表示股票價(jià)格相對高低的算法，該算法可以對股票價(jià)格變動(dòng)趨勢進(jìn)行精確描述，這一點(diǎn)在對各種市場分析方法建模過程中尤為重要。 4.對廣泛使用的MACD、KDJ、RSI指標(biāo)的效果進(jìn)行了檢驗(yàn)，確認(rèn)了這些指標(biāo)的有效性，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)了一些傳統(tǒng)分析方法上的誤區(qū)。 5.應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立了能對股票價(jià)格變動(dòng)趨勢進(jìn)行提前預(yù)測的挖