電子交易行情預測算法研究.pdf

1、電子交易已替代傳統(tǒng)交易方式廣泛應用于股票、期貨、技術產(chǎn)權等交易領域,伴隨電子交易出現(xiàn)的海量歷史數(shù)據(jù)以及信息的實時更新,為行情分析預測提供了可能.通過對交易過程中積累的大量歷史記錄進行分析,可為交易者及管理者提供有益的決策參考依據(jù).知識發(fā)現(xiàn)(KDD)與數(shù)據(jù)挖掘技術是計算機領域一個非常具有活力的研究課題,其研究成果已廣泛應用于金融、醫(yī)療保健、零售、制造業(yè)、工程與科學等行業(yè),現(xiàn)在國外已經(jīng)把知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘技術應用于交易行情分析領域.該文針對

2、電子交易行情分析與預測四個方面的問題,采用知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘技術的概念、方法,綜合運用數(shù)學等相關學科的技術,通過分析、比較,提出解決辦法.并對實現(xiàn)細節(jié)進行了描述.其主要研究內(nèi)容包括:1.根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對若干可能的貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結構進行判優(yōu),實現(xiàn)判優(yōu)算法設計,并利用簡化的樣本數(shù)據(jù)進行效果測試.2.針對電子交易行情數(shù)據(jù)的動態(tài)特征,采用動態(tài)三維鏈表結構實現(xiàn)樸素貝葉斯分類器,并對其分類準確度和效率進行測試與分析.3.為了能夠利用關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法對