將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與股票技術(shù)分析相結(jié)合,在使用K-Means聚類算法的基礎(chǔ)上,將乖離率BIAS與相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)RSI進(jìn)行技術(shù)指標(biāo)疊加,建立模型對(duì)未來(lái)股價(jià)波動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)上證A股中的1410支股票進(jìn)行實(shí)證分析來(lái)驗(yàn)證模型準(zhǔn)確性,提出了該模型日后的改進(jìn)研究方向。 

【文章來(lái)源】：電腦編程技巧與維護(hù). 2019,(12)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

當(dāng)K=3時(shí)模型聚類結(jié)果

當(dāng)K=4時(shí)模型聚類結(jié)果

當(dāng)K=5時(shí)模型聚類結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于k-means聚類的股票KDJ類指標(biāo)綜合分析方法[J]. 李娜,毛國(guó)君,鄧康立.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2018(10)
[2]改進(jìn)k-means聚類在股價(jià)波動(dòng)趨勢(shì)上的應(yīng)用[J]. 岑曉雪,秦江濤.  科技和產(chǎn)業(yè). 2016(01)
[3]淺談數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中的應(yīng)用[J]. 施然.  價(jià)值工程. 2011(21)
[4]聚類算法研究[J]. 孫吉貴,劉杰,趙連宇.  軟件學(xué)報(bào). 2008(01)
[5]數(shù)據(jù)挖掘中聚類的研究[J]. 羅可,蔡碧野,吳一帆,謝中科,張麗.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2003(20)
[6]數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法[J]. 王實(shí),高文.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2000(04)

碩士論文
[1]基于K-means聚類的馬爾可夫過(guò)程在股價(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 盧瑞瑞.華中科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3276601