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基於數據挖掘的股票預測

發布時間:2022-09-26 11:28:57

㈠ 根據以前的數據預測未來的行為用的是什麼數據挖掘方法

數據挖掘(Data Mining)就是從大量數據中發現潛在規律、提取有用知識的方法和技術。因為與資料庫密切相關,又稱為資料庫知識發現(Knowledge Discovery in Databases,KDD) ,就是將高級智能計算技術應用於大量數據中,讓計算機在有人或無人指導的情況下從海量數據中發現潛在的,有用的模式(也叫知識)。
廣義上說,任何從資料庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來,數據挖掘就是BI(商業智能)。但從技術術語上說,數據挖掘(Data Mining)特指的是:源數據經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉,最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上,我們可以定義:數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題,選擇一種或者多種挖掘演算法,找到數據下面隱藏的規律,這些規律往往被用來預測、支持決策。

數據挖掘的主要功能
1.分類:按照分析對象的屬性、特徵,建立不同的組類來描述事物。例如:銀行部門根據以前的數據將客戶分成了不同的類別,現在就可以根據這些來區分新申請貸款的客戶,以採取相應的貸款方案。
2.聚類:識別出分析對內在的規則,按照這些規則把對象分成若干類。例如:將申請人分為高度風險申請者,中度風險申請者,低度風險申請者。
3.關聯規則和序列模式的發現:關聯是某種事物發生時其他事物會發生的這樣一種聯系。例如:每天購買啤酒的人也有可能購買香煙,比重有多大,可以通過關聯的支持度和可信度來描述。與關聯不同,序列是一種縱向的聯系。例如:今天銀行調整利率,明天股市的變化。
4.預測:把握分析對象發展的規律,對未來的趨勢做出預見。例如:對未來經濟發展的判斷。
5.偏差的檢測:對分析對象的少數的、極端的特例的描述,揭示內在的原因。例如:在銀行的100萬筆交易中有500例的欺詐行為,銀行為了穩健經營,就要發現這500例的內在因素,減小以後經營的風險。
需要注意的是:數據挖掘的各項功能不是獨立存在的,在數據挖掘中互相聯系,發揮作用。

數據挖掘的方法及工具
作為一門處理數據的新興技術,數據挖掘有許多的新特徵。首先,數據挖掘面對的是海量的數據,這也是數據挖掘產生的原因。其次,數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的,有復雜的數據結構,維數大。最後,數據挖掘是許多學科的交叉,運用了統計學,計算機,數學等學科的技術。以下是常見和應用最廣泛的演算法和模型:
(1) 傳統統計方法:① 抽樣技術:我們面對的是大量的數據,對所有的數據進行分析是不可能的也是沒有必要的,就要在理論的指導下進行合理的抽樣。② 多元統計分析:因子分析,聚類分析等。③ 統計預測方法,如回歸分析,時間序列分析等。
(2) 可視化技術:用圖表等方式把數據特徵用直觀地表述出來,如直方圖等,這其中運用的許多描述統計的方法。可視化技術面對的一個難題是高維數據的可視化。

職業能力要求
基本能力要求
數據挖掘人員需具備以下基本條件,才可以完成數據挖掘項目中的相關任務。
一、專業技能
碩士以上學歷,數據挖掘、統計學、資料庫相關專業,熟練掌握關系資料庫技術,具有資料庫系統開發經驗
熟練掌握常用的數據挖掘演算法
具備數理統計理論基礎,並熟悉常用的統計工具軟體
二、行業知識
具有相關的行業知識,或者能夠很快熟悉相關的行業知識
三、合作精神
具有良好的團隊合作精神,能夠主動和項目中其他成員緊密合作
四、客戶關系能力
具有良好的客戶溝通能力,能夠明確闡述數據挖掘項目的重點和難點,善於調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望
具有良好的知識轉移能力,能夠盡快地讓模型維護人員了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力

進階能力要求
數據挖掘人員具備如下條件,可以提高數據挖掘項目的實施效率,縮短項目周期。
具有數據倉庫項目實施經驗,熟悉數據倉庫技術及方法論
熟練掌握SQL語言,包括復雜查詢、性能調優
熟練掌握ETL開發工具和技術
熟練掌握Microsoft Office軟體,包括Excel和PowerPoint中的各種統計圖形技術
善於將挖掘結果和客戶的業務管理相結合,根據數據挖掘的成果向客戶提供有價值的可行性操作方案

應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析),零售(銷售預測),農業(行業數據預測),網路日誌(網頁定製),銀行(客戶欺詐),電力(客戶呼叫),生物(基因),天體(星體分類),化工,醫葯等方面。當前它能解決的問題典型在於:資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為,以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等,在許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網上書店(),會發現當你選中一本書後,會出現相關的推薦數目「Customers who bought this book also bought」,這背後就是數據挖掘技術在發揮作用。
數據挖掘的對象是某一專業領域中積累的數據;挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程;挖掘的結果要應用於該專業。因此數據挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業知識。「Business First, technique second」是數據挖掘的特點。因此學習數據挖掘不意味著丟棄原有專業知識和經驗。相反,有其它行業背景是從事數據挖掘的一大優勢。如有銷售,財務,機械,製造,call center等工作經驗的,通過學習數據挖掘,可以提升個人職業層次,在不改變原專業的情況下,從原來的事務型角色向分析型角色轉變。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用,以數據挖掘為核心的商業智能(BI)已經成為IT及其它行業中的一個新寵。

數據採集分析專員
職位介紹:數據採集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來,再從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。這個職位常被忽略,但相當重要。由於資料庫技術最先出現於計算機領域,同時計算機資料庫具有海量存儲、查找迅速、分析半自動化等特點,數據採集分析專員最先出現於計算機行業,後來隨著計算機應用的普及擴展到了各個行業。該職位一般提供給懂資料庫應用和具有一定統計分析能力的人。有計算機特長的統計專業人員,或學過數據挖掘的計算機專業人員都可以勝任此工作,不過最好能夠對所在行業的市場情況具有一定的了解。
求職建議:由於很多公司追求短期利益而不注重長期戰略的現狀,目前國內很多企業對此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對此職位的重視程度較高,隨著時間的推移該職位會有升溫的趨勢。另外,數據採集分析專員很容易獲得行業經驗,他們在分析過程中能夠很輕易地把握該行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況,因此如果想在某行創業,從數據採集分析專員干起是一個不錯的選擇。

市場/數據分析師
1. 市場數據分析是現代市場營銷科學必不可少的關鍵環節: Marketing/Data Analyst從業最多的行業: Direct Marketing (直接面向客戶的市場營銷) 吧,自90年代以來, Direct Marketing越來越成為公司推銷其產品的主要手段。根據加拿大市場營銷組織(Canadian Marketing Association)的統計數據: 僅1999年一年 Direct Marketing就創造了470000 個工作機會。從1999至2000,工作職位又增加了30000個。為什麼Direct Marketing需要這么多Analyst呢? 舉個例子, 隨著商業競爭日益加劇,公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報, 他們希望能有更多的用戶來響應他們的廣告。所以他們就必需要在投放廣告之前做大量的市場分析工作。例如,根據自己的產品結合目標市場顧客的家庭收入,教育背景和消費趨向分析出哪些地區的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告,購買自己的產品或成為客戶,從而廣告只針對這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場既節省開銷又提高了銷售回報率。但是所有的這些分析都是基於資料庫,通過數據處理,挖掘,建模得出的,其間,市場分析師的工作是必不可少的。
2. 行業適應性強: 幾乎所有的行業都會應用到數據, 所以作為一名數據/市場分析師不僅僅可以在華人傳統的IT行業就業,也可以在政府,銀行,零售,醫葯業,製造業和交通傳輸等領域服務。

現狀與前景
數據挖掘是適應信息社會從海量的資料庫中提取信息的需要而產生的新學科。它是統計學、機器學習、資料庫、模式識別、人工智慧等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經開了數據挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外,政府機構和大型企業也開始重視這個領域。
據IDC對歐洲和北美62家採用了商務智能技術的企業的調查分析發現,這些企業的3年平均投資回報率為401%,其中25%的企業的投資回報率超過600%。調查結果還顯示,一個企業要想在復雜的環境中獲得成功,高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業結構,若沒有詳實的事實和數據支持,是很難辦到的。因此,隨著數據挖掘技術的不斷改進和日益成熟,它必將被更多的用戶採用,使更多的管理者得到更多的商務智能。
根據IDC(International Data Corporation)預測說2004年估計BI行業市場在140億美元。現在,隨著我國加入WTO,我國在許多領域,如金融、保險等領域將逐步對外開放,這就意味著許多企業將面臨來自國際大型跨國公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業採用商務智能的水平已經遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業的商務智能技術的採用情況進行了調查。結果顯示,在金融領域,商務智能技術的應用水平已經達到或接近70%,在營銷領域也達到50%,並且在未來的3年中,各個應用領域對該技術的採納水平都將提高約50%。
現在,許多企業都把數據看成寶貴的財富,紛紛利用商務智能發現其中隱藏的信息,藉此獲得巨額的回報。國內暫時還沒有官方關於數據挖掘行業本身的市場統計分析報告,但是國內數據挖掘在各個行業都有一定的研究。據國外專家預測,在今後的5—10年內,隨著數據量的日益積累以及計算機的廣泛應用,數據挖掘將在中國形成一個產業。
眾所周知,IT就業市場競爭已經相當激烈,而數據處理的核心技術---數據挖掘更是得到了前所未有的重視。數據挖掘和商業智能技術位於整個企業IT-業務構架的金字塔塔尖,目前國內數據挖掘專業的人才培養體系尚不健全,人才市場上精通數據挖掘技術、商業智能的供應量極小,而另一方面企業、政府機構和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大,供需缺口極大。如果能將數據挖掘技術與個人已有專業知識相結合,您必將開辟職業生涯的新天地!

職業薪酬
就目前來看,和大多IT業的職位一樣,數據倉庫和數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和,高端緊缺,在二線成熟,高端數據倉庫和數據挖掘方面的人才尤其稀少。高端數據倉庫和數據挖掘人才需要熟悉多個行業,至少有3年以上大型DWH和BI經驗,英語讀寫流利,具有項目推動能力,這樣的人才年薪能達到20萬以上。

職業認證
1、SAS認證的應用行業及職業前景
SAS全球專業認證是國際上公認的數據挖掘和商業智能領域的權威認證,隨著我國IT環境和應用的日漸成熟,以上兩個領域將有極大的行業發展空間。獲取SAS全球專業認證,為您在數據挖掘、分析方法論領域積累豐富經驗奠定良好的基礎,幫助您開辟職業發展的新天地。
2、SAS認證的有效期
目前SAS五級認證沒有特定有效期,但是時間太久或版本太老的認證證書會有所貶值。
3、五級認證的關系
五級認證為遞進式關系,即只有通過上一級考試科目才能參加下一級認證考試。
4、SAS全球認證的考試方式
考試為上機考試,時間2個小時,共70道客觀題。

相關鏈接
隨著中國物流行業的整體快速發展,物流信息化建設也取得一定進展。無論在IT硬體市場、軟體市場還是信息服務市場,物流行業都具有了一定的投資規模,近兩年的總投資額均在20-30億元之間。政府對現代物流業發展的積極支持、物流市場競爭的加劇等因素有力地促進了物流信息化建設的穩步發展。
易觀國際最新報告《中國物流行業信息化年度綜合報告2006》中指出,中國物流業正在從傳統模式向現代模式實現整體轉變,現代物流模式將引導物流業信息化需求,而產生這種轉變的基本動力來自市場需求。報告中的數據顯示:2006-2010年,傳統物流企業IT投入規模將累計超過100億元人民幣。2006-2010年,第三方物流企業IT投入規模將累計超過20億元人民幣。
由於目前行業應用軟體系統在作業層面對終端設備的硬體提出的應用要求較高,而軟體與硬體的集成性普遍不理想,對應性單一,因此企業將對軟體硬體設備的集成提出更高要求。
物流行業軟體系統研發將更多的考慮運籌學與數據挖掘技術,專業的服務商將更有利於幫助解決研發問題。
物流科學的理論基礎來源於運籌學,並且非常強調在繁雜的數據處理中找到關聯關系(基於成本-服務水平體系),因此數據挖掘技術對於相關的軟體系統顯得更為重。

㈡ 股票市場搞數據挖掘,數據分析來炒股有沒機會

有機會,而且機會不小,但是我等散戶靠數據分析,可能自身實力差的太懸殊了。
硬體設備就不達標哦。

㈢ 如何利用Python預測股票價格

預測股票價格沒有意義。
單支股票價格,多股組合,大盤這些都可以使用神經網路來學習,02年就做過了,漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率,但是只能定性,無法定量,因此,在扣除印花稅之後無利可圖。

純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的,人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去,那套系統研發費用數千萬,硬體(主要是獨立光纜)費用以億計。

㈣ 如何才能獲得免費使用TipDM或股票預測自助建模平台的使用授權

1、基於TipDM平台整理的數據挖掘建模案例(如股票預測,內容包括案例背景、建模過程及數據文件,數據文件要求為EXCEL格式),通過網路或期刊公開發表;

㈤ 數據挖掘的國內外研究現狀

摘要:隨著網路、資料庫技術的迅速發畏以及資料庫管理系統的廣泛應用,人們積累的數據越來越多。數據挖掘(Data Mining)就是從大量的實際應用數據中提取隱含信息和知識,它利用了資料庫、人工智慧和數理統計等多方面的技術,是一類深層次的數據分析方法。

關鍵詞:數據挖掘;知識;分析;市場營銷;金融投資

隨著網路、資料庫技術的迅速發展以及資料庫管理系統的廣泛應用,人們積累的數據越來越多。由此,數據挖掘技術應運而生。下面,本文對數據技術及其應用作一簡單介紹。
一、數據挖掘定義
數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。它是一種新的商業信息處理技術,其主要特點是對商業資料庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。簡而言之,數據挖掘其實是一類深層次的數據分析方法。從這個角度數據挖掘也可以描述為:按企業制定的業務目標,對大量的企業數據進行探索和分析,揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性,並進一步將其模型化的先進有效的方法。
二、數據挖掘技術
數據挖掘技術是人們長期對資料庫技術進行研究和開發的結果,代寫論文其中數據倉庫技術的發展與數據挖掘有著密切的關系。大部分情況下,數據挖掘都要先把數據從數據倉庫中拿到數據挖掘庫或數據集市中,因為數據倉庫會對數據進行清理,並會解決數據的不一致問題,這會給數據挖掘帶來很多好處。此外數據挖掘還利用了人工智慧(AI)和統計分析的進步所帶來的好處,這兩門學科都致力於模式發現和預測。資料庫、人工智慧和數理統計是數據挖掘技術的三大支柱。由於數據挖掘所發現的知識的不同,其所利用的技術也有所不同。
1.廣義知識。指類別特徵的概括性描述知識。根據數據的微觀特性發現其表徵的、帶有普遍性的、較高層次概念的、中觀和宏觀的知識,反映同類事物的共同性質,是對數據的概括、精煉和抽象。廣義知識的發現方法和實現技術有很多,如數據立方體、面向屙性的歸約等。數據立方體的基本思想是實現某些常用的代價較高的聚集函數的計算,諸如計數、求和、平均、最大值等,並將這些實現視圖儲存在多維資料庫中。而面向屬性的歸約是以類SQL語言來表示數據挖掘查詢,收集資料庫中的相關數據集,然後在相關數據集上應用一系列數據推廣技術進行數據推廣,包括屬性刪除、概念樹提升、屬性閾值控制、計數及其他聚集函數傳播等。
2.關聯知識。它反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的知識。如果兩項或多項屬性之間存在關聯,那麼其中一項的屬性值就可以依據其他屬性值進行預測。最為著名的關聯規
則發現方法是Apriori演算法和FP—Growth演算法。關聯規則的發現可分為兩步:第一步是迭代識別所有的頻繁項目集,要求頻繁項目集的支持率不低於用戶設定的最低值;第二步是從頻繁項目集中構造可信度不低於用戶設定的最低值的規則。識別或發現所有頻繁項目集是關聯規則發現演算法的核心,也是計算量最大的部分。
3.分類知識。它反映同類事物共同性質的特徵型知識和不同事物之間的差異型特徵知識。分類方法有決策樹、樸素貝葉斯、神經網路、遺傳演算法、粗糙集方法、模糊集方法、線性回歸和K—Means劃分等。其中最為典型的分類方法是決策樹。它是從實例集中構造決策樹,是一種有指導的學習方法。
該方法先根據訓練子集形成決策樹,如果該樹不能對所有對象給出正確的分類,那麼選擇一些例外加入到訓練子集中,重復該過程一直到形成正確的決策集。最終結果是一棵樹,其葉結點是類名,中間結點是帶有分枝的屙性,該分枝對應該屙性的某一可能值。
4.預測型知識。它根據時間序列型數據,由歷史的和當前的數據去推測未來的數據,也可以認為是以時間為關鍵屬性的關聯知識。目前,時間序列預測方法有經典的統計方法、神經網路和機器學習等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比較完善的時間序列建模理論和分析方法,這些經典的數學方法通過建立隨機模型,進行時間序列的預測。由於大量的時間序列是非平穩的,其特徵參數和數據分布隨著時間的推移而發生變化。因此,僅僅通過對某段歷史數據的訓練,建立單一的神經網路預測模型,還無法完成准確的預測任務。為此,人們提出了基於統計學和基於精確性的再訓練方法,當發現現存預測模型不再適用於當前數據時,對模型重新訓練,獲得新的權重參數,建立新的模型。
5.偏差型知識。它是對差異和極端特例的描述,揭示事物偏離常規的異常現象,如標准類外的特例、數據聚類外的離群值等。所有這些知識都可以在不同的概念層次上被發現,並隨著概念層次的提升,從微觀到中觀、到宏觀,以滿足不同用戶不同層次決策的需要。
三、數據挖掘流程
數據挖掘是指一個完整的過程,該過程從大型資料庫中挖掘先前未知的、有效的、可實用的信息,代寫畢業論文並使用這些信息做出決策或豐富知識。數據挖掘的基本過程和主要步驟如下:
過程中各步驟的大體內容如下:
1.確定業務對象,清晰地定義出業務問題。認清數據挖掘的目的是數據挖掘的重要一步,挖掘的最後結構不可預測,但要探索的問題應該是有預見的,為了數據挖掘而挖掘則帶有盲目性,是不會成功的。
2.數據准備。(1)數據選擇。搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據信息,並從中選擇出適用於數據挖掘應用的數據。(2)數據預處理。研究數據的質量,進行數據的集成、變換、歸約、壓縮等.為進一步的分析作準備,並確定將要進行的挖掘操作的類型。(3)數據轉換。將數據轉換成一個分析模型,這個分析模型是針對挖掘演算法建立的,這是數據挖掘成功的關鍵。
3.數據挖掘。對所得到的經過轉換的數據進行挖掘。除了完善和選擇合適的挖掘演算法外,其餘一切工作都能自動地完成。
4.結果分析。解釋並評估結果。其使用的分析方法一般應視挖掘操作而定,通常會用到可視化技術。
5.知識同化。將分析所得到的知識集成到業務信息系統的組織結構中去。
四、數據挖掘的應用
數據挖掘技術從一開始就是面向應用的。目前在很多領域,數據挖掘都是一個很時髦的詞,尤其是在如銀行、電信、保險、交通、零售(如超級市場)等商業領域。
1.市場營銷。由於管理信息系統和P0S系統在商業尤其是零售業內的普遍使用,特別是條形碼技術的使用,從而可以收集到大量關於用戶購買情況的數據,並且數據量在不斷激增。對市場營銷來說,通過數據分析了解客戶購物行為的一些特徵,對提高競爭力及促進銷售是大有幫助的。利用數據挖掘技術通過對用戶數據的分析,可以得到關於顧客購買取向和興趣的信息,從而為商業決策提供了可靠的依據。數據挖掘在營銷業上的應用可分為兩類:資料庫營銷(database markerting)和貨籃分析(basket analysis)。資料庫營銷的任務是通過互動式查詢、數據分割和模型預測等方法來選擇潛在的顧客,以便向它們推銷產品。通過對已有的顧客數據的辱淅,可以將用戶分為不同級別,級別越高,其購買的可能性就越大。貨籃分析
是分析市場銷售數據以識別顧客的購買行為模式,例如:如果A商品被選購,那麼B商品被購買的可能性為95%,從而幫助確定商店貨架的布局排放以促銷某些商品,並且對進貨的選擇和搭配上也更有目的性。這方面的系統有:Opportunity Ex-plorer,它可用於超市商品銷售異常情況的因果分析等,另外IBM公司也開發了識別顧客購買行為模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。
2.金融投資。典型的金融分析領域有投資評估和股票交易市場預測,分析方法一般採用模型預測法(如神經網路或統計回歸技術)。代寫碩士論文由於金融投資的風險很大,在進行投資決策時,更需要通過對各種投資方向的有關數據進行分析,以選擇最佳的投資方向。無論是投資評估還是股票市場預測,都是對事物發展的一種預測,而且是建立在對數據的分析基礎之上的。數據挖掘可以通過對已有數據的處理,找到數據對象之間的關系,然後利用學習得到的模式進行合理的預測。這方面的系統有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任務是使用神經網路模型選擇投資,後者則使用了專家系統、神經網路和基因演算法技術來輔助管理多達6億美元的有價證券。
3.欺詐甄別。銀行或商業上經常發生詐騙行為,如惡性透支等,這些給銀行和商業單位帶來了巨大的損失。對這類詐騙行為進行預測可以減少損失。進行詐騙甄別主要是通過總結正常行為和詐騙行為之間的關系,得到詐騙行為的一些特性,這樣當某項業務符合這些特徵時,可以向決策人員提出警告。
這方面應用非常成功的系統有:FALCON系統和FAIS系統。FALCON是HNC公司開發的信用卡欺詐估測系統,它已被相當數量的零售銀行用於探測可疑的信用卡交易;FAIS則是一個用於識別與洗錢有關的金融交易的系統,它使用的是一般的政府數據表單。此外數據挖掘還可用於天文學上的遙遠星體探測、基因工程的研究、web信息檢索等。
結束語
隨著資料庫、人工智慧、數理統計及計算機軟硬體技術的發展,數據挖掘技術必能在更多的領域內取得更廣泛的應用。

參考文獻:
[1]閆建紅《資料庫系統概論》的教學改革與探索[J].山西廣播電視大學學報,2006,(15):16—17.

㈥ 預測股票的方法有幾種

1、股票價格的預測要綜合考慮多種因素,比如公司的基本面、日K線、周K線、月K線、成交量、各種技術指標等等。股票買了就漲是許多人夢寐以求的事情,其實,盤中判斷股價會不會拉升並不是「可『想』不可求」的事情,是通過長期看盤、操盤實踐可以達到或者部分達到的境界。其中一個重要方法是「結合技術形態研判量能變化」,尤其是研判有無增量資金。
2、股票預測公式和方法是:
如果當天量能盤中預測結果明顯大於上一天的量能,增量達到一倍以上,出現增量資金的可能性較大。股票預測首先要預測全天可能出現的成交量。公式是(240分鍾÷前市9:30分到看盤時為止的分鍾數)×已有成交量(成交股數)。使用這個公式時要注意:
(1)往往時間越是靠前,離開9:30分越近,越是偏大於當天的實際成交量。
(2)一般採用前15分鍾、30分鍾、45分鍾等三個時段的成交量來預測全天的成交量。過早則失真,因為開盤不久成交偏大偏密集;過晚則失去了預測的意義。

㈦ 股票的預測模型有哪些

股票的預測模型:
1、凈現金流量折現法;
2、投資機會折現法;
3、股利折現法;
4、盈餘折現法;
除此之外,想了解更多的股票類的知識,可以下載財源滾滾APP軟體,系統學習下

㈧ 誰知道哪個股票預測軟體比較不錯

通達信集成版》軟體是通達信電子科技有限公司開發的基於Windows平台運行的新一代網上行情交易軟體。該軟體廣泛用於中國證券行業,擁有眾多客戶包括證券公司、基金公司、商業銀行以及廣大的股民朋友,在證券行業有極高的聲譽。《通達信集成版》軟體融合且優化了目前國內證券主流分析軟體的主要功能,集行情分析、技術分析、財務分析、資訊信息、互動交流、個人理財於一體,《通達信集成版》軟體功能強大,操作簡便,具有全方位擴展性,是你理想的行情分析軟體。
功能特性
一、 版面定製,展現個性
版面定製可以讓用戶按照自己的需要將軟體的分析界面任性設置成多個分析窗口,讓用戶可以在同一個版面上查看到更多的信息。用戶也可以將定製好的版面保存、導出或導入,和其它的用戶交流定製的版面。
二、 ETF分析
ETF 分析通過將上證50指數與ETF的疊加對比,把握折價、溢價關系變化,捕捉更多套利機會
三、 智能選股,篩選黑馬
《通達信集成版》軟體智能選股器為您提供條件選股、定製選股、智能選股、插件選股和綜合選股五種選股模式,無論從技術面還是基本面,您都能快速的選出自己心儀的股票。您還可以將不同分析周期的多個條件組合起來進行組合條件選股,並將選股結果保存到板塊中。
四、 自編公式,隨心所欲
用戶可通過公式管理器自定義指標公式、條件選股公式、交易系統公式和五彩K線公式,把自己的想法變成公式,充分發揮您的聰明才智。通過自定義指標公式,您可以用自己的指標來分析歷史數據;通過自定義條件選股公式,您可以選出您想找的股票;通過專家系統公式,您可以自己作專家,確定買賣時機;通過自定義五彩K線公式,您可以在K線圖上搜尋特殊的K線形態。此時的您已由一名普通股民晉級為一名高級投資者了。
五、 多日分時圖
讓用戶可以在同一版面上同時顯示1-10天的股票分時走勢圖,細致的了解股市的發展變化。
六、 歷史走勢圖
將游標移動到K線圖上的任何一天,確定後就可以顯示出該股票當天的歷史分時走勢圖,以及當天的詳細買賣盤數據
七、 交易指示,五彩K線
通過交易系統指示,本系統可以幫助您在K線圖上標出醒目的買入賣出信號,您可以更好地分析某隻股票的歷史規律,以預測未來。自動識別各種典型的K線組合!特定的K線模式往往有非常准確的指示作用,系統提供許多種常用五彩K線公式,當選中某一模式後,系統自動在K線圖上將屬於該模式的K線標識出來,一目瞭然。另外,系統還支持最高最低點指示。
八、 個人理財
全新的智能化投資管理器,提供三類報表:匯總標、理財紀錄表、個股歷史交易表。可以設置密碼。
本系統特地設置了備忘錄功能,以方便股民們用該記事本隨時記錄一些重要消息和事件,以及靈光突現的炒股感悟和心得。
投資盈虧計算,在進行買賣股票之前,可方便快捷計算出自己的盈虧價位、手續費、資金額。
九、 理財金算盤
在進行買賣股票之前,可方便快捷計算出自己的盈虧價位、手續費、資金額。新的理財金算盤還增加了儲蓄存款計算、個人貸款計算、國債收益計算、外幣兌換計算、所得稅計算和計算器功能。
十、 實時預警
系統預警
實時預警根據投資者設定的條件監控整個股票市場的動向,幫助投資者發現可能忽略或者不能注意到的風吹草動!投資者可以自己定義漲跌幅度、量比、絕對價位、成交量異動、指標突破價位、封停和打開停板等一系列的預警條件,系統將在條件滿足時提醒投資者有異動的股票及其異動的特徵,投資者可以在分析的同時把握住市場異常變化的瞬間,抓住每一個買賣的時機。投資者只需要設定預警條件,系統就可以為投資者做完所需的監控工作。
指定預警
用戶可選擇一些自己感興趣的股票進行指定預警,可以設定價位突破的上下限值。如果這些股票的行情變動異常,則彈出對話框進行預警。
十一、 資訊信息,內容豐富
資訊信息中除了可以顯示文字信息外,還可以顯示圖片和FLASH動畫。可同時接入證券公司的網站、各類財經網站,並可實現個股相關同步,如在顯示個股行情時,同時顯示與該個股相關的財經新聞。 可接入多家資訊和可接入多家F10資料。
十二、 動態播報資訊
軟體在盤中動態發布不同分析師對最新滬深股市的股評訊息。一旦有解盤的信息發布,在屏幕的右下角系統會自動跳出一個提示框,告訴您現市場的變化和熱點。
十三、 熱門板塊報表
主要以市場上成交活躍程度作為報表分析對象,以區間換手為主要手段,對板塊漲跌幅進行動態排序,並設有「板塊領漲股「欄目,點擊「漲跌幅排序「便於及時發現熱門板塊、領漲的龍頭股,點擊「板塊」名稱,進入板塊內的個股排序報價表,可對板塊內的個股進行多種排序操作。在捕捉個股行情行情方面有獨到的功效,也是板塊聯動戰法的必備工具。
十四、 歷史行情報表
查看歷史行情,有助於投資者分析和觀察某些股票在過去一段時期的行情統計或某一日的行情,以便對以後的操作做出一個正確的判斷。
十五、 強弱分析報表
強弱比較表示股票在不同周期內的強弱程度為分析對象,對股票的不同區間漲跌情況進行統計。列出了個股的今日強度、3日強度、5日強度、10日強度、20日強度、60日強度及年線強度,是證券綜合分析的主要工具。配合「強弱」、RSI指標、拖動滑鼠右鍵的「漲跌幅統計」功能,可進行任意區間的強弱統計分析,方便的找尋強勢股、超跌股。還可對任意一隻股票進行相關性、聯動分析。投資者通過強度比較能夠輕易的發現今日強勢股、弱勢股,決定投資方向。
十六、 區間統計
區間分析報表主要以價格漲跌幅度的異常變化為對象 ,包括區建立的漲跌、漲跌幅、區間換手率、市場比例、量變幅度等。區間成交量異動比較找出區間內量異常放大或萎縮的股票,據此判斷市場熱點;區間震盪幅度比較確定股價穩定程度,震盪幅度越小,表明市場的穩定程度高,風險越小;反之,風險較大。
十七、 股票疊加
《通達信集成版》軟體可以將股票K線圖進行疊加,也可以將股票分時走勢圖進行疊加。將多隻股票或股票和指數進行疊加比較,對比分析發現個股的異動走勢。
十八、 自選股盤中彩色顯示
系統將用戶的自選股用不同的顏色表示出來,方便用戶及時觀察自選股的變化情況
十九、 主力大單
主力大單列出盤中成交手數超過規定手數的所有股票,方便觀察大資金的動向,規定手數可在系統設置中更改。
二十、 數據挖掘,洞察先機
數據挖掘功能挖的結果是人氣選股。行情主站採集所有客戶端的人氣,按照一定演算法統計出個股的關注度和共鳴度,告訴您近期市場關注的熱點可能在哪裡出現。
二十一、 數據、圖像輸出
行情圖形、行情報表、財務報表等均可以列印輸出,同時也可以輸出為文本、Excel表格等格式,方便進行再次分析。

㈨ 數據挖掘演算法與生活中的應用案例

數據挖掘演算法與生活中的應用案例

如何分辨出垃圾郵件」、「如何判斷一筆交易是否屬於欺詐」、「如何判斷紅酒的品質和檔次」、「掃描王是如何做到文字識別的」、「如何判斷佚名的著作是否出自某位名家之手」、「如何判斷一個細胞是否屬於腫瘤細胞」等等,這些問題似乎都很專業,都不太好回答。但是,如果了解一點點數據挖掘的知識,你,或許會有柳暗花明的感覺。
本文,主要想簡單介紹下數據挖掘中的演算法,以及它包含的類型。然後,通過現實中觸手可及的、活生生的案例,去詮釋它的真實存在。 一般來說,數據挖掘的演算法包含四種類型,即分類、預測、聚類、關聯。前兩種屬於有監督學習,後兩種屬於無監督學習,屬於描述性的模式識別和發現。
有監督學習有監督的學習,即存在目標變數,需要探索特徵變數和目標變數之間的關系,在目標變數的監督下學習和優化演算法。例如,信用評分模型就是典型的有監督學習,目標變數為「是否違約」。演算法的目的在於研究特徵變數(人口統計、資產屬性等)和目標變數之間的關系。
分類演算法分類演算法和預測演算法的最大區別在於,前者的目標變數是分類離散型(例如,是否逾期、是否腫瘤細胞、是否垃圾郵件等),後者的目標變數是連續型。一般而言,具體的分類演算法包括,邏輯回歸、決策樹、KNN、貝葉斯判別、SVM、隨機森林、神經網路等。
預測演算法預測類演算法,其目標變數一般是連續型變數。常見的演算法,包括線性回歸、回歸樹、神經網路、SVM等。
無監督學習無監督學習,即不存在目標變數,基於數據本身,去識別變數之間內在的模式和特徵。例如關聯分析,通過數據發現項目A和項目B之間的關聯性。例如聚類分析,通過距離,將所有樣本劃分為幾個穩定可區分的群體。這些都是在沒有目標變數監督下的模式識別和分析。
聚類分析聚類的目的就是實現對樣本的細分,使得同組內的樣本特徵較為相似,不同組的樣本特徵差異較大。常見的聚類演算法包括kmeans、系譜聚類、密度聚類等。
關聯分析關聯分析的目的在於,找出項目(item)之間內在的聯系。常常是指購物籃分析,即消費者常常會同時購買哪些產品(例如游泳褲、防曬霜),從而有助於商家的捆綁銷售。
基於數據挖掘的案例和應用上文所提到的四種演算法類型(分類、預測、聚類、關聯),是比較傳統和常見的。還有其他一些比較有趣的演算法分類和應用場景,例如協同過濾、異常值分析、社會網路、文本分析等。下面,想針對不同的演算法類型,具體的介紹下數據挖掘在日常生活中真實的存在。下面是能想到的、幾個比較有趣的、和生活緊密關聯的例子。
基於分類模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例,一個是垃圾郵件的分類和判斷,另外一個是在生物醫葯領域的應用,即腫瘤細胞的判斷和分辨。
垃圾郵件的判別郵箱系統如何分辨一封Email是否屬於垃圾郵件?這應該屬於文本挖掘的范疇,通常會採用樸素貝葉斯的方法進行判別。它的主要原理是,根據郵件正文中的單詞,是否經常出現在垃圾郵件中,進行判斷。例如,如果一份郵件的正文中包含「報銷」、「發票」、「促銷」等詞彙時,該郵件被判定為垃圾郵件的概率將會比較大。
一般來說,判斷郵件是否屬於垃圾郵件,應該包含以下幾個步驟。
第一,把郵件正文拆解成單片語合,假設某篇郵件包含100個單詞。
第二,根據貝葉斯條件概率,計算一封已經出現了這100個單詞的郵件,屬於垃圾郵件的概率和正常郵件的概率。如果結果表明,屬於垃圾郵件的概率大於正常郵件的概率。那麼該郵件就會被劃為垃圾郵件。
醫學上的腫瘤判斷如何判斷細胞是否屬於腫瘤細胞呢?腫瘤細胞和普通細胞,有差別。但是,需要非常有經驗的醫生,通過病理切片才能判斷。如果通過機器學習的方式,使得系統自動識別出腫瘤細胞。此時的效率,將會得到飛速的提升。並且,通過主觀(醫生)+客觀(模型)的方式識別腫瘤細胞,結果交叉驗證,結論可能更加靠譜。
如何操作?通過分類模型識別。簡言之,包含兩個步驟。首先,通過一系列指標刻畫細胞特徵,例如細胞的半徑、質地、周長、面積、光滑度、對稱性、凹凸性等等,構成細胞特徵的數據。其次,在細胞特徵寬表的基礎上,通過搭建分類模型進行腫瘤細胞的判斷。
基於預測模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例。即通過化學特性判斷和預測紅酒的品質。另外一個是,通過搜索引擎來預測和判斷股價的波動和趨勢。
紅酒品質的判斷如何評鑒紅酒?有經驗的人會說,紅酒最重要的是口感。而口感的好壞,受很多因素的影響,例如年份、產地、氣候、釀造的工藝等等。但是,統計學家並沒有時間去品嘗各種各樣的紅酒,他們覺得通過一些化學屬性特徵就能夠很好地判斷紅酒的品質了。並且,現在很多釀酒企業其實也都這么幹了,通過監測紅酒中化學成分的含量,從而控制紅酒的品質和口感。
那麼,如何判斷鑒紅酒的品質呢?
第一步,收集很多紅酒樣本,整理檢測他們的化學特性,例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步,通過分類回歸樹模型進行預測和判斷紅酒的品質和等級。
搜索引擎的搜索量和股價波動一隻南美洲熱帶雨林中的蝴蝶,偶爾扇動了幾下翅膀,可以在兩周以後,引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。你在互聯網上的搜索是否會影響公司股價的波動?
很早之前,就已經有文獻證明,互聯網關鍵詞的搜索量(例如流感)會比疾控中心提前1到2周預測出某地區流感的爆發。
同樣,現在也有些學者發現了這樣一種現象,即公司在互聯網中搜索量的變化,會顯著影響公司股價的波動和趨勢,即所謂的投資者注意力理論。該理論認為,公司在搜索引擎中的搜索量,代表了該股票被投資者關注的程度。因此,當一隻股票的搜索頻數增加時,說明投資者對該股票的關注度提升,從而使得該股票更容易被個人投資者購買,進一步地導致股票價格上升,帶來正向的股票收益。這是已經得到無數論文驗證了的。
基於關聯分析的案例:沃爾瑪的啤酒尿布啤酒尿布是一個非常非常古老陳舊的故事。故事是這樣的,沃爾瑪發現一個非常有趣的現象,即把尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品擺在一起,能夠大幅增加兩者的銷量。原因在於,美國的婦女通常在家照顧孩子,所以,她們常常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布,而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。沃爾瑪從數據中發現了這種關聯性,因此,將這兩種商品並置,從而大大提高了關聯銷售。
啤酒尿布主要講的是產品之間的關聯性,如果大量的數據表明,消費者購買A商品的同時,也會順帶著購買B產品。那麼A和B之間存在關聯性。在超市中,常常會看到兩個商品的捆綁銷售,很有可能就是關聯分析的結果。
基於聚類分析的案例:零售客戶細分對客戶的細分,還是比較常見的。細分的功能,在於能夠有效的劃分出客戶群體,使得群體內部成員具有相似性,但是群體之間存在差異性。其目的在於識別不同的客戶群體,然後針對不同的客戶群體,精準地進行產品設計和推送,從而節約營銷成本,提高營銷效率。
例如,針對商業銀行中的零售客戶進行細分,基於零售客戶的特徵變數(人口特徵、資產特徵、負債特徵、結算特徵),計算客戶之間的距離。然後,按照距離的遠近,把相似的客戶聚集為一類,從而有效的細分客戶。將全體客戶劃分為諸如,理財偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國債偏好者、風險均衡者、渠道偏好者等。
基於異常值分析的案例:支付中的交易欺詐偵測採用支付寶支付時,或者刷信用卡支付時,系統會實時判斷這筆刷卡行為是否屬於盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這裡面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常,這筆交易可能會被終止。
異常值的判斷,應該是基於一個欺詐規則庫的。可能包含兩類規則,即事件類規則和模型類規則。第一,事件類規則,例如刷卡的時間是否異常(凌晨刷卡)、刷卡的地點是否異常(非經常所在地刷卡)、刷卡的商戶是否異常(被列入黑名單的套現商戶)、刷卡金額是否異常(是否偏離正常均值的三倍標准差)、刷卡頻次是否異常(高頻密集刷卡)。第二,模型類規則,則是通過演算法判定交易是否屬於欺詐。一般通過支付數據、賣家數據、結算數據,構建模型進行分類問題的判斷。
基於協同過濾的案例:電商猜你喜歡和推薦引擎電商中的猜你喜歡,應該是大家最為熟悉的。在京東商城或者亞馬遜購物,總會有「猜你喜歡」、「根據您的瀏覽歷史記錄精心為您推薦」、「購買此商品的顧客同時也購買了商品」、「瀏覽了該商品的顧客最終購買了商品」,這些都是推薦引擎運算的結果。
這裡面,確實很喜歡亞馬遜的推薦,通過「購買該商品的人同時購買了**商品」,常常會發現一些質量比較高、較為受認可的書。一般來說,電商的「猜你喜歡」(即推薦引擎)都是在協同過濾演算法(Collaborative Filter)的基礎上,搭建一套符合自身特點的規則庫。即該演算法會同時考慮其他顧客的選擇和行為,在此基礎上搭建產品相似性矩陣和用戶相似性矩陣。基於此,找出最相似的顧客或最關聯的產品,從而完成產品的推薦。
基於社會網路分析的案例:電信中的種子客戶種子客戶和社會網路,最早出現在電信領域的研究。即,通過人們的通話記錄,就可以勾勒出人們的關系網路。電信領域的網路,一般會分析客戶的影響力和客戶流失、產品擴散的關系。
基於通話記錄,可以構建客戶影響力指標體系。採用的指標,大概包括如下,一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等。基於社會影響力,分析的結果表明,高影響力客戶的流失會導致關聯客戶的流失。其次,在產品的擴散上,選擇高影響力客戶作為傳播的起點,很容易推動新套餐的擴散和滲透。
此外,社會網路在銀行(擔保網路)、保險(團伙欺詐)、互聯網(社交互動)中也都有很多的應用和案例。
基於文本分析的案例這裡面主要想介紹兩個案例。一個是類似「掃描王」的APP,直接把紙質文檔掃描成電子文檔。相信很多人都用過,這里准備簡單介紹下原理。另外一個是,江湖上總是傳言紅樓夢的前八十回和後四十回,好像並非都是出自曹雪芹之手,這裡面准備從統計的角度聊聊。
字元識別:掃描王APP手機拍照時會自動識別人臉,還有一些APP,例如掃描王,可以掃描書本,然後把掃描的內容自動轉化為word。這些屬於圖像識別和字元識別(Optical Character Recognition)。圖像識別比較復雜,字元識別理解起來比較容易些。
查找了一些資料,字元識別的大概原理如下,以字元S為例。
第一,把字元圖像縮小到標准像素尺寸,例如12*16。注意,圖像是由像素構成,字元圖像主要包括黑、白兩種像素。
第二,提取字元的特徵向量。如何提取字元的特徵,採用二維直方圖投影。就是把字元(12*16的像素圖)往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個維度,垂直方向有16個維度。這樣分別計算水平方向上各個像素行中黑色像素的累計數量、垂直方向各個像素列上的黑色像素的累計數量。從而得到水平方向12個維度的特徵向量取值,垂直方向上16個維度的特徵向量取值。這樣就構成了包含28個維度的字元特徵向量。
第三,基於前面的字元特徵向量,通過神經網路學習,從而識別字元和有效分類。
文學著作與統計:紅樓夢歸屬這是非常著名的一個爭論,懸而未決。對於紅樓夢的作者,通常認為前80回合是曹雪芹所著,後四十回合為高鶚所寫。其實主要問題,就是想確定,前80回合和後40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。
這事讓一群統計學家比較興奮了。有些學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞出現的頻次,以及不同詞性之間的相關系做判斷。有些學者通過虛詞(例如之、其、或、亦、了、的、不、把、別、好),判斷前後文風的差異。有些學者通過場景(花卉、樹木、飲食、醫葯與詩詞)頻次的差異,來做統計判斷。總而言之,主要通過一些指標量化,然後比較指標之間是否存在顯著差異,藉此進行寫作風格的判斷。

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