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【摘　要】
随着我国人民生活水平提高,投资意识的增长,股票以其高风险高收益特点受到许多投资者青睐。股票市场每天产生大量的交易数据、财务数据,被竞争激烈的证券行业所重视,促使了投资服务的发展。股票的波动是由市场、经济、政治、心理等多种复杂因素导致的,传统的基本面分析及技术分析无法有效的从大规模数据中发现有效信息,固定数学公式又不能体现股票变化走势。而数据挖掘可以充分利用股票数据,对多种因素的简化和分析寻求规律。通过数据挖掘技术,我们可以建立投资模型,将股票市场的投资信息反映出来,通过理解和运用模型,为股票投资决策提供依据。此外,数据挖掘还能够依据不断获得的新数据进行模型的动态更新。
【分　类】
【关键词】
【收　录】
|浅析数据挖掘在股票分析中的应用|共2页
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致富时代 2016年2X期 文档列表
致富时代时讯
作者：袁东; 邓莉苹
作者：王晓
致富时代财经
作者：张凯波; 陈雅婷
　单位：浙江中医药大学人文社会科学学院
作者：何庆杰
　单位：天津海泰房地产开发有限公司
作者：杨才旦吉
　单位：西北民族大学马克思主义学院
作者：钟莉
　单位：江西工业职业技术学院
作者：贺兴东; 马俊红
　单位：河北经贸大学法学院; 河北经贸大学公共管理学院
作者：王盈宜; 陈美玲
　单位：浙江中医药大学滨江学院
作者：金顶维
　单位：西安外事学院
作者：张敏
　单位：成都理工大学
作者：刘晨阳
　单位：西安外事学院
作者：朱胤合; 吴美珍
　单位：浙江中医药大学人文社会科学学院
作者：刘梦辰
　单位：西安外事学院
作者：王泉; 陈雅婷
　单位：浙江中医药大学人文社会科学学院
作者：马维
　单位：西安外事学院
作者：罗佳圆; 刘莉云
　单位：浙江中医药大学滨江学院
作者：苗润枝
　单位：西安外事学院
作者：余毅强; 倪天文
　单位：浙江中医药大学滨江学院
作者：王潇
　单位：西安外事学院
作者：黄也格; 倪天文
　单位：浙江中医药大学人文社会科学学院
作者：杨子怡
　单位：西安外事学院
作者：孙娆; 许必芳
　单位：浙江中医药大学
作者：张戈
　单位：西安外事学院
作者：杨恩辉; 倪天文
　单位：浙江中医药大学滨江学院
作者：朱钊
　单位：西安外事学院
作者：王良; 倪天文
　单位：浙江中医药大学滨江学院
作者：吴定梅
　单位：西安外事学院
作者：李然
　单位：河北经贸大学马克思主义学院
作者：董晓楠; 陈雅婷
　单位：浙江中医药大学人文社会科学学院
作者：叶鸣
　单位：西安外事学院
作者：康雯珂; 王然
　单位：河南师范大学
作者：孟司雨; 汪中秀
　单位：沈阳城市建设学院
作者：张白鸽
　单位：河南职业技术学院
作者：黄世俊
　单位：郑州大学历史学院
作者：王东; 王迪; 安博; 张媛
　单位：河北化工医药职业技术学院
作者：康晓明
　单位：洛阳师范学院
作者：商梦萍; 陈美玲
　单位：浙江中医药大学滨江学院
作者：杨慧婧
　单位：洛阳师范学院商学院
作者：钱晶; 朱莉
　单位：常州市钟楼区五星街道社区卫生服务中心; 常州纺织服装职业技术学院
作者：丁利楠
　单位：洛阳师范学院商学院
作者：王周海
　单位：郑州科技学院
作者：赵汉久
　单位：洛阳师范学院商学院
作者：艾晓丽
　单位：山东财经大学
作者：王颖
　单位：长江大学文理学院
作者：辛晓华
　单位：洛阳师范学院商学院
作者：牛燕飞
　单位：山东财经大学
作者：王周海
　单位：郑州科技学院
作者：杨爽
　单位：洛阳师范学院商学院
作者：吴曦
　单位：山东财经大学
作者：曹富强
　单位：洛阳师范学院商学院
作者：杨刚
　单位：辽宁理工学院(原渤海大学文理学院)
作者：周游
　单位：西北民族大学
作者：黄山
　单位：辽源职业技术学院
作者：张文; 刘淑华
　单位：长春工业大学经济管理学院; 长春工程学院管理学院
作者：王嘉佩
　单位：西安思源学院
作者：谭志东; 谭建华
　单位：湖北青年职业学院湖北省团校; 中国石油大学华东
作者：黄燕妮; 蔡炜妍; 林海玲; 王煜垚
　单位：福州外语外贸学院
作者：王思琦
　单位：西安外事学院文学院
作者：贺凯文
　单位：武昌理工学院
作者：金景国
　单位：西安外事学院商学院
作者：刘海涵
　单位：辽宁对外经贸学院
作者：张一帆
　单位：西安外事学院文学院
作者：孟煜博
　单位：西京学院
作者：阚仲燕
　单位：山东省新泰市财政局
作者：朱磊
　单位：西京学院会计学院
作者：曾志
　单位：兖矿东华建设有限公司
作者：吴丽娟
　单位：江苏电力盐城供电公司
作者：程义生
　单位：辽宁对外经贸学院国际商学院
作者：郝慧芬
　单位：江西科技师范大学
作者：刘黛玥
　单位：西安思源学院
作者：王潇
　单位：辽宁对外经贸学院国际商学院
作者：李增智
　单位：新华人寿保险股份有限公司山东分公司
作者：汤志鹏
　单位：应城市新都化工有限责任公司
作者：时长娟
　单位：山东协和学院
作者：郑梦茹
　单位：东北财经大学
作者：管青峰
　单位：郑州职业技术学院
作者：周志刚; 张晓颖; 赵学政; 刘芳; 刘云
　单位：衡水学院
作者：刘斌
　单位：西北大学公共管理学院
第101-103页
作者：薛嘉驹
　单位：河南大学经济学院
作者：杨杰
　单位：西安外事学院
第105-106页
作者：苏萌
　单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院
作者：刘菁
　单位：山东大学(威海)
作者：张琰
　单位：濮阳市财政局
作者：赵华
　单位：山东协和学院
作者：梁正伟
　单位：重庆工商大学
作者：郝超圣
　单位：辽宁对外经贸学院
作者：白苏州
　单位：东北财经大学
作者：倪卉
　单位：东北财经大学马克思主义学院
作者：鲍丽妙; 张国磊
　单位：河北农业大学信息科学与技术学院
作者：刘小军; 刘芳泽
　单位：南昌理工学院
作者：辛标; 张国磊
　单位：河北农业大学信息科学与技术学院
作者：金世坤
　单位：西安思源学院
作者：包继雪
　单位：沈阳师范大学
作者：喻业飞; 陈美玲
　单位：浙江中医药大学人文社会科学学院
作者：刘梦梦
　单位：沈阳师范大学
作者：李瑱
　单位：重庆工商大学艺术学院
作者：于晓颖
　单位：沈阳师范大学
致富时代金融
作者：张升
　单位：西安外事学院
第124-125页
作者：孙莉莉
　单位：贵州财经大学
作者：曾巍
　单位：海南大学经济与管理学院
第127-128页
作者：唐腾飞
　单位：西京学院
作者：赵枫
　单位：西安外事学院
第130-131页
作者：曹彤春
　单位：北京科技大学
作者：郭雪燕
　单位：上海大学
作者：李格格
　单位：四川师范大学
第134-135页
作者：卢晓杨
　单位：山东财经大学
作者：甘云濛
　单位：四川师范大学
第137-138页
作者：金鑫
　单位：西京学院会计学院
作者：牛童
　单位：西京学院会计学院
第140-141页
作者：温馨
　单位：河北建材职业技术学院
作者：李增智
　单位：新华人寿保险股份有限公司山东分公司
作者：潘蒙红
　单位：上海青年干部管理学院
作者：林飞
　单位：山东协和学院经济管理学院
致富时代法治
作者：荆奥棋
　单位：吉林农业大学
作者：王琛
　单位：西安外事学院
第147-148页
作者：马倢
　单位：中央民族大学法学院
作者：许付民
　单位：许昌市人民检察院
作者：张强
　单位：西安翻译学院
作者：陈军平; 阎紫涵
　单位：许昌县人民检察院
作者：潘雪倩
　单位：西北农林科技大学
致富时代管理
作者：鲁晋
　单位：西安外事学院
第154-155页
作者：边金荣
　单位：中核四0四有限公司第三分公司
作者：魏晓晓
　单位：陕西科技大学镐京学院; 西藏民族大学
作者：边金荣
　单位：中核四○四有限公司
作者：曾雁
　单位：云南曲靖师范学院
作者：张跃
　单位：重庆工商大学
作者：赵志勇; 孙立波; 石瑶; 徐新
　单位：华北理工大学信息工程学院; 华北理工大学电气工程学院
作者：魏靖
　单位：四川国睿光华股权投资基金管理有限公司
作者：孙立波; 赵志勇; 郭明超; 王柳哲
　单位：华北理工大学
作者：焦锐
　单位：延安大学公共管理学院
作者：王留清
　单位：云南冶金集团股份有限公司
作者：边金荣
　单位：中核四○四有限公司
作者：井夫靖
　单位：中国海洋大学社会科学部
作者：陆刚; 袁雪妃
　单位：大连财经学院
第168-169页
作者：徐昕
　单位：南京理工大学
作者：聂晶
　单位：中天合创化工分公司
作者：董佳佳
　单位：燕山大学外国语学院
第172-173页
作者：王菲
　单位：吉林农业大学
作者：赵跃进; 景权仪
　单位：四川大学公共管理学院
作者：付建波
　单位：吉林农业大学
作者：傅丽; 毛永能; 荣超
　单位：浙江中医药大学人文社会科学学院; 杭州市余杭区径山镇社区卫生服务中心
第177-178页
作者：曹露露; 李萌萌
　单位：大连财经学院
作者：王璐; 高万辉
　单位：西安外国语大学经济金融学院; 西安外国语大学旅游学院人文地理研究所
第180-182页
作者：曲悦
　单位：长春工业大学
作者：景杨洋; 张红晋
　单位：山西财经大学
作者：张晓洁
　单位：吉林农业大学
作者：马杰
　单位：中央民族大学管理学院
作者：李亚朋
　单位：河南大学经济学院
作者：巴哈提·买卖提; 王羡冬
　单位：中央民族大学管理学院
作者：王蓓
　单位：长春工业大学
作者：刘杰; 安仁杰
　单位：海口经济学院
作者：王莉
　单位：江西农业大学政治学院
第191-192页
作者：安媛媛
　单位：中国矿业大学(北京)思想政治教育学院
作者：徐凌菲
　单位：长春工业大学
作者：孙海宁; 康忠伟
　单位：黑龙江八一农垦大学
作者：曾翰超
　单位：广西民族大学相思湖学院
作者：史记
　单位：吉林大学珠海学院符号计算与知识工程实验室、计算科学与技术系
作者：顾璕佶
　单位：南京理工大学公共事务管理学院
作者：刘旭; 白庆宁; 陈殿藩; 梅松
　单位：吉林大学珠海学院
作者：张典
　单位：江西外语外贸职业学院
作者：崔岩; 孙玉云
　单位：沈阳大学外国语学院
作者：张亚莉
　单位：华北理工大学机械工程学院
作者：王璐
　单位：顺德职业技术学院
作者：原惠毓; 赵亚威; 徐思理
　单位：河南师范大学商学院
作者：张春
　单位：东北石油大学
作者：陈唐旨昂
　单位：贵州大学公共管理学院
第206-207页
作者：左新华
　单位：射阳县县委办
作者：靳世慧; 李升龙
　单位：陕西师范大学
第209-210页
作者：周鹏; 邓杰
　单位：安徽省安庆供电公司计量室
作者：吴菲菲
　单位：武汉大学信息管理学院
作者：曹军
　单位：苏州大学政治与公共管理学院
作者：马丽霞
　单位：佛山市南海洁能燃料有限公司
第214-215页
作者：刘冬冬
　单位：河南师范大学政治与公共管理学院
作者：刘颖
　单位：苏州大学社会学院
第217-218页
作者：李安琪
　单位：沈阳师范大学旅游管理学院
作者：李亚宁
　单位：江西师范大学
作者：梁帆
　单位：西安思源学院城市建设学院
作者：牛利民
　单位：河南洹河园林建设工程有限公司
作者：贾雪松
　单位：西安思源学院
作者：许洪亮
　单位：江苏省淮安市淮安医院
作者：张凯鑫
　单位：西安思源学院城市建设学院
致富时代科教
作者：杨昌博
　单位：邵阳学院机械与能源工程系
作者：毛纪峰
　单位：中航飞机股份有限公司汉中飞机分公司
作者：侯磊
　单位：邵阳学院机械与能源工程系
作者：刘颖
　单位：内蒙古交通职业技术学院
作者：刘丽丽
　单位：湖南铁道职业技术学院
作者：梅青平; 董引娣
　单位：重庆城市管理职业学院
第231-232页
作者：李俊
　单位：国网安庆供电公司客户服务中心计量室
作者：王兵兵
　单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院
作者：薛静云
　单位：渭南职业技术学院
作者：张淞迪
　单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院
作者：王学慧
　单位：包头职业技术学院
作者：张永驰
　单位：沈阳师范大学
作者：禹利萍
　单位：河南中烟工业有限责任公司许昌卷烟厂
作者：周敬凯
　单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院
作者：宫兆峰
　单位：通化市公共汽车公司
作者：孙明亮
　单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院
作者：黄言涛; 邓圆宏
　单位：四川文化艺术学院美术学院
作者：李亚阁
　单位：湖北第二师范学院
第244-245页
作者：李文煜
　单位：包头铁道职业技术学院
作者：张沛
　单位：怀化学院电气与信息工程学院
作者：罗志卫
　单位：西安思源学院
作者：王忠元; 陈曲
　单位：辽宁同泽工程造价咨询有限公司
作者：李艳; 李佳; 李洋
　单位：西安职业技术学院
作者：郑顺金
　单位：宜春职业技术学院
作者：吴苑群
　单位：惠东县惠东职业中学
作者：罗锦洁
　单位：重庆三峡学院机械工程学院
作者：郑顺金
　单位：宜春职业技术学院
作者：周欣
　单位：黔东南民族职业技术学院
作者：李云涛
　单位：鲅鱼圈广播电视台
作者：陆南
　单位：河南工业大学新闻与传播学院
作者：赵荣华
　单位：鲅鱼圈广播电视台
作者：梁友
　单位：江西省赣州卫生学校
作者：郑胜男
　单位：齐齐哈尔工程学院
作者：张馨文; 于永坤
　单位：吉林农业大学
作者：徐杰
　单位：天津商业大学
第262-263页
作者：刘晶晶
　单位：重庆师范大学
作者：张娜
　单位：西北民族大学马克思主义学院
作者：马乔钰
　单位：广西师范大学
作者：王亭
　单位：中国矿业大学(北京)思想政治教育学院
作者：李艳秋
　单位：辽宁现代服务职业技术学院
作者：王莹
　单位：陕西师范大学国际商学院
第269-270页
作者：王明贤; 刘晓慧; 张力学
　单位：河北建筑工程学院能源与环境工程学院; 河北建筑工程学院建筑与艺术学院
作者：史玲燕
　单位：河北金融学院
第272-273页
作者：张宏宇
　单位：河南师范大学教育与教师发展学院
作者：贾晨
　单位：江西科技师范大学
第275-276页
作者：王晓旭; 闫红敏; 季志刚
　单位：沈阳航空航天大学材料科学与工程学院
作者：雷震
　单位：内江师范学院
第278-279页
作者：邢俐; 程淑娴
　单位：北京工业大学耿丹学院
第280-281页
作者：王茜
　单位：武警后勤学院
作者：吕佳育
　单位：江西科技师范大学
作者：张守萍
　单位：中国矿业大学(北京)
作者：吴迪
　单位：安徽理工大学
作者：张增峰
　单位：西安邮电大学通信与信息工程学院
作者：陈霞
　单位：中北大学
作者：张煜
　单位：西安财经学院
作者：鞠娟; 蒋国纲
　单位：西北政法大学行政法学院; 西北政法大学学生处
作者：杜金燕
　单位：新乡职业技术学院
作者：李孟真
　单位：沈阳师范大学学前与初等教育学院
作者：龙杨
　单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院
作者：蒋恒永
　单位：湖南省耒阳师范学校
作者：张津精
　单位：西华师范大学外国语学院
作者：黎佳澄
　单位：贵州理工学院大外部
作者：任丹华
　单位：赤峰市翁牛特旗乌丹第四中学
作者：曾建英
　单位：江西科技师范大学
作者：林峰
　单位：苏州科技大学
作者：罗凯; 王璇
　单位：内江师范学院张大千美术学院
作者：王晓飞
　单位：河南省郸城县职业中等专业学校
作者：韩四萍
　单位：郑州大学体育学院
作者：张煜
　单位：西安财经学院
作者：张建
　单位：中国民用航空飞行学院体育部
作者：关振宇; 解渡品
　单位：江西科技师范大学; 南昌工学院
作者：李元庆
　单位：郑州大学体育学院
作者：刘志斌; 陈发昌
　单位：江西科技师范大学
作者：高波
　单位：陕西工业职业技术学院
作者：赵素芝
　单位：济南市体校
作者：展烨
　单位：河北科技学院
作者：高波
　单位：陕西工业职业技术学院体育部
作者：黎安娟
　单位：重庆工商大学艺术学院
作者：胥杰
　单位：江苏省灌南中等专业学校
作者：李昊宸
　单位：华北理工大学
作者：李响
　单位：重庆电子工程职业学院
作者：李楠
　单位：沈阳师范大学物理科学与技术学院
作者：王蓓蓓
　单位：鹤壁汽车工程职业学院
作者：马国伟
　单位：娄底职业技术学院
作者：王亮
　单位：黑龙江商业职业学院
作者：徐艳艳; 裴依菲
　单位：江西科技师范大学
作者：王庆雅
　单位：天津外国语大学
作者：张朋
　单位：长春工业大学
作者：马开
　单位：国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心
作者：黄胜宝; 柳松杨
　单位：吉林省松原市国营长岭县太平川机械林场; 吉林省松原市国营长岭县前七号机械林场
致富时代文化
作者：卢成观
　单位：广西师范学院
作者：朱迪
　单位：北华大学
作者：才让华旦
　单位：青海民族大学藏学院
作者：温都日娜
　单位：西北民族大学
作者：王欢
　单位：西安思源学院
作者：邢洪丽
　单位：黑龙江大学
作者：邹光银; 王雨容
　单位：凯里学院人文学院
第330-331页
作者：许东林
　单位：内江师范学院张大千美术学院
作者：李晓盼; 王婷
　单位：河南省朝阳建筑设计有限公司
作者：韦性吕
　单位：黔南民族师范学院政治法律经济系
作者：刘建华
　单位：凯里学院人文学院
第335-336页
作者：孔令录; 杨林昕
　单位：河西学院文学院
作者：石小念; 王雨容
　单位：凯里学院人文学院
第338-339页
作者：向梅花
　单位：江西科技师范大学
作者：张懋
　单位：重庆大学电影学院
作者：羌海朋; 王瑞豪
　单位：军事经济学院
作者：赵琳; 彭姿
　单位：昆明理工大学社会科学学院
作者：晏旸
　单位：西南科技大学
作者：廖瑜
　单位：西南林业大学艺术学院
作者：曹琪
　单位：江西科技师范大学
作者：李志红
　单位：湖南省邵阳工业学校
作者：张涛
　单位：天津外国语大学
作者：宋皓
　单位：宿州学院外国语学院
作者：吴章慧; 王雨容
　单位：凯里学院人文学院
第350-351页
作者：赵玉闪; 宋涛; 吕亮球
　单位：华北电力大学外国语学院
作者：王成龙; 王雨容
　单位：凯里学院人文学院
第353-354页
作者：戴映颖
　单位：天津外国语大学
作者：魏冰玲
　单位：澳大利亚阿德莱德大学
作者：丁倩逸
　单位：苏州大学
作者：张秀芳
　单位：黑龙江大学
作者：刘佳; 周雅桑
　单位：吉林大学东北亚研究院
第359-360页
作者：宋慧玲; 王雨容
　单位：凯里学院人文学院
第361-362页
作者：孙蕊
　单位：辽宁理工学院(原渤海大学文理学院)
作者：王顺丽; 王雨容
　单位：凯里学院人文学院
第364-365页
作者：刘旺余
　单位：河南职业技术学院基础部
致富时代杂志分期列表
产品参数：
主管单位：广东省农垦总局
主办单位：广东省农垦集团公司
出版地方：
快捷分类：
国际刊号：
国内刊号：44-1709/F
邮发代号：46-96
创刊时间：1985
发行周期：
期刊开本：A4
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开心签到天数: 8 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
数据挖掘应用之股票篇
预测一支股票的走势几乎是不可能，但是通过相关分析，可以找出一支股票的走势与另一只股票走势的潜在规律，
比如数据挖掘曾经得到过这个结论：
“如果微软的股票下跌4%，那么IBM的股票将在两周内下跌5%”。
学习数据挖掘，就在人大经济论坛数据挖掘培训，与您相约：
从数据挖掘中获取你的投资方向
金融投资中包含大量纷繁复杂的数据，同时具有交易频繁性及信息不对称性，使得金融投资的风险很大，So，进行投资决策时，需要通过对各种投资方向有关的数据分析，以选择最佳投资方向。这种分析通常是基于海量数据的基础作出预测，数据挖掘可以对已有数据分析，找到数据对象之间的关系，利用学习到的模式进行合理预测。
附：数据挖掘在电子商务领域的应用：& && &&&& && && &&&& && && && &数据挖掘在市场营销领域的应用：& && && && &&&& && &数据挖掘在证券行业的应用:
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邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
论坛法律顾问：王进律师后使用快捷导航没有帐号？
查看: 7529|回复: 3
用“机器学习”做“股票预测”能做到什么程度？
中级会员, 积分 289, 距离下一级还需 211 积分
论坛徽章:8
现在股市这么红火&&
能否要 做股票预测 ？
用“机器学习”做“股票预测”能做到什么程度？
中级会员, 积分 289, 距离下一级还需 211 积分
论坛徽章:8
用“机器学习”的方法去学习股价涨跌 -- 这个问题已经被无数的人思考，并且实践过了。但不意味着没有价值。
这个问题其实可以分为两个部分：
1. 股市可以预测吗?
2. 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗?
先回答第一个:股市的涨跌可以预测吗?
股市的价格变化，事实就是一个随时间变化的序列。
Price = Market(t)
只要把这个函数写出来就可以预测股价了。这个函数是什么样子的? 我们可以尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近。如果股价的变化是符合这几个模型的，那么在有足够多的训练数据的情况下，股价将被模拟出来。但是事实是，在尝试过许多许多模型的情况下，这些模型几乎没能预测股价的变化，有的模型只能在特定的区间能做一些不是十分精准的预测。
先讨论一下Reinforcement Learning, 这个算法基于马尔可夫性，从一个状态预测下一个状态，但是股价的涨跌具有强烈的马尔可夫性吗?也就是上一时刻的股价与下一个时刻的股价间有必然的联系吗?应该是不太大。这种基于N阶马尔可夫性的系统对于股价的分析很不利。而且假如只使用股价的历史数据进行模型的训练的话，准确度可以说几乎为0。
影响股价的因素不仅仅是历史股价，还有更多的因素，公司的近况，股民对股票的态度，政策的影响等等。所以许多人会从这方面进行入手，用人工智能提供的快速计算能力，使用合适的模型，来量化这些因素，例如, (政策X出台, 可能会对股价造成变化y元)。
还有在一些有趣的预测股价方法大都有基于语义分析, 分析股民对某支股票的评论，对某个事件的情绪等等，以此来预测股价的涨跌。等等 当你的模型将所有的因素全都考虑进来, 那么股价的预测就唾手可得了。
股价 = f(政策因素, 公司情况，市场因素, 历史股价，上一年历史股价, 某个股民自杀的影响...)
这些因素到底有多少? 它们之间会如何影响，这才是问题的关键。在某些稳定的情况下，我们是可以做大概的预测的，但是有很多时候，会不准确，这是因为，你的模型 永远不可能把所有的 因素都考虑进来。而且你也不会知道 还会有什么因素会影响股价的波动。在这么多的因素，和因素与因素间还会产生互相影响的情况下。股价的模型将会变得极其复杂。如下图.
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股票的价格波动受多种因素影响，是否可以用因子分析的算法来做出股价的预估模型？借用网上的一篇关于影响股票价格变动因素的文章，股票市场内部因素：（1）股票的供求关系；（2）大户的操纵，公司内部因素： （1）公司的经营状况和盈利能力；（2）上市公司的财务状况，宏观经济因素：（1）经济周期;（2）物价的变动，政策因素：（1）政治因素；（2）国家的经济政策；(3)利率；（4）财政开支；(5)税收制度；(6)信用政策。将影响这些因素的数据收集起来，通过因子分析得出一个关于影响股票价格的模型来对未来的股价波动做出估计。
（影响股票价格变动因素：/link?url=rW1nPRnMz2-2WyhcdAYvQPX_t82NBpMzctj_dE_l4Eg-qQsd18XmiRLwHiuagJIbwzvCAL6sd4zO2y9ACC4vc5G5qpq6tLeR9cfiqmRfsz7）
扫一扫加入本版微信群导读：广东外语外贸大学信息科学技术学院，股票信息数据挖掘实验报告，数据挖掘是数据库应用和研究的一个新领域，其目标是通过对历史数据的分析统计得出用户感兴趣的结果，在股票交易事务处理中，每天有以交易信息为主的大量数据汇入数据仓库，这些数据无疑对股民了解股市的走势，经济学家分析不同层次用户的投资行为和各种股票之间的关系，作为市场经济重要特征的股票市场，高风险高回报是股票市场的特征，那就是待处理的数据量非常广东外语外贸大学信息科学技术学院
股票信息数据挖掘实验报告
一、摘要 数据挖掘是数据库应用和研究的一个新领域，其目标是通过对历史数据的分析统计得出用户感兴趣的结果。在股票交易事务处理中，每天有以交易信息为主的大量数据汇入数据仓库，这些数据无疑对股民了解股市的走势，做出正确的投资决策；经济学家分析不同层次用户的投资行为和各种股票之间的关系，以及及时发现股市中的非正常行为；各上市公司和政府部门出台新的方案等诸多方面具有重要的参考价值。 作为市场经济重要特征的股票市场，从诞生的那天起就牵挂着数以千万投资者的心。高风险高回报是股票市场的特征，因此投资者们时刻在关心股市、分析股市、试图预测股市的发展趋势。一百多年来，一些分析方法随着股市的产生和发展逐步完善起来，如：道氏分析法、K线图分析法、柱状图分析法、点数图分析法、移动平均法，还有形态分析法、趋势分析法、角度分析法、神秘级数与黄金分割比螺旋历法、四度空间法等，随着计算机技术在证券分析领域的普及与应用，不断推出新的指标分析法。然而，严格讲这些方法仅仅是分析手段，还不能直接预测股市的动态。此外，人们也试图用回归分析等统计手段建立模型来预测股市。然而，利用传统的预测技术进行股市预测有一个最根本的困难，那就是待处理的数据量非常巨大。由于股市的行情受到政治、经济等多方面因素的影响，其内部规律非常复杂，某些变化规律的周期可能是一年甚至是几年，因此需要通过对大量数据的分析才能得到，而传统的预测技术预测效果并不理想。 近十年间，数据挖掘技术的研究工作取得了很大的进展，各种数据挖掘技术的应用极大地推动了人们分析、处理大量数据信息的能力，并为人们带来了很好的经济效益，因此可以预见数据挖掘技术在股市预测中将会有很大的潜力。
二、研究内容 本实验以数据挖掘技术为基础，对股票的走势进行分析预测。目标为使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型，通过对预测过程及预测结果的分析，来寻求数据挖掘算法与股票预测的结合点。通过对近四年的股票全景与个股的分析，经过预处理后用weka对数据进行分类与关联的进一步挖掘，实地体验数据挖掘在股票预测领域起的作用。
三、数据挖掘过程
数据挖掘是一个反复的过程，包含多个相互联系的步骤，如定义和分析主题、数据预处理、选取算法、提取规则、评价和解释结果、将模式构成知识，最后是应用。 1．问题定义 进行数据挖掘前，首先要分析股票领域，了解股票领域的有关情况，熟悉背景知识。在确定需求后，对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来满足需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘计划。 2．数据准备 数据挖掘所处理的数据集通常不仅具有海量数据，而且可能存在大量的噪声数据、冗余数据、稀疏数据或不完全数据等。数据准备包括数据抽取、清洗、转换、和加载，具体包括数据的清洗、集成、选择、变换、规约，以及数据的质量分析等步骤。 3．建立模型 数据挖掘中的建模实际上就是利用己知的数据和知识建立一种模型，这种模型可以有效地描述已知的数据和知识，希望该模型能有效地应用到未知的数据或相似情况中。在数据挖掘中，可以使用许多不同的模型：关联规则模型、决策树模型、神经网络模型、粗糙集模型、数理统计模型、时间序列分析模型。 4．评价模型 数据挖掘得到的模式有可能是没有实际意义或没有实用价值的，也有可能不能准确反映数据真实意义，甚至在某些情况下是与事实相反的，因此对于数据挖掘的结果需要进行评估。确定数据挖掘是否存在偏差，挖掘结果是否正确，确定哪些是有效的、有用的模式，是否能满足需求。 5．评估 评估的方法一种是直接使用原先建立的挖掘数据库中的数据来进行检验，也可以另找新的测试数据并对其进行检验，另一种办法是使用实际运行环境中的当前数据进行检验。
四、挖掘成果 1．用分类C4.5算法挖掘股票全景数据集（-） （1）原始数据集 日期 代码
名称 涨幅%% 现价 日涨跌 买入价 卖出价 …… 001 深发展Ａ -2.25 16.07 -0.37 16.07 16.08 002 万
科Ａ -2.89 8.75 -0.26 8.74 8.75 004 ST国农 -2.99 11.7 -0.36 11.7 11.72 005 世纪星源 -3.58 3.77 -0.14 3.77 3.78 006 深振业Ａ -4.71 7.28 -0.36 7.27 7.28 007 ST零七 -1.83 8.58 -0.16 8.58 8.59 008 ST宝利来 -2 11.78 -0.24 11.77 11.79 009 中国宝安 -4.44 16.15 -0.75 16.14 16.15 ……
共12047条记录，20维属性。经过多次数据预处理，得到数据集如下： 今开/昨最高价比最低价市盈振日期 换手%% 收 收盘 比收盘 (动) 幅%% 涨跌 .68 1.2270
higher lower 166.84 20.7 1 .55 0.9954
same lower 54.56 12.79 1 .92 0.9928
higher lower 235.83 12.86 1 .91 1.0061
same lower 33.41 12.44 1 .89 0.9963
same lower 71.31 12.2 1 .79 0.9859
higher lower 48.09 12.48 1 .62 1.0322
higher lower 65.01 13.34 1 .47 0.9977
higher lower 892.36 12.15 1 …… 共11632条记录，8维属性。挖掘结果如下： 置信因数取0.1 Number of Leaves
26 Size of the tree :
取置信因数1.0E-4 Number of Leaves
13 Size of the tree :
准确率约85%，并且当置信因数继续往小取时，分支数不再改变。
2．用聚类Apriori算法挖掘个股000005世纪星源（-） 包含总结汇报、IT计算机、外语学习、专业文献、应用文书、党团工作以及股票信息数据挖掘实验报告等内容。本文共2页
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