隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們投資意識(shí)的不斷增強(qiáng),股票已經(jīng)成為投資理財(cái)?shù)囊环N重要工具,從而股票走勢(shì)的預(yù)測(cè)具有十分重要的意義,然而,股票市場(chǎng)是一個(gè)極其復(fù)雜的系統(tǒng),股價(jià)走勢(shì)的預(yù)測(cè)問(wèn)題是一個(gè)非常困難的問(wèn)題,盡管如此,股價(jià)走勢(shì)的預(yù)測(cè)還是引起了越來(lái)越多人的關(guān)注和研究。數(shù)據(jù)挖掘,是90年代中后期發(fā)展起來(lái)的人工智能分支,它以發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中隱含的、新穎的、有價(jià)值的信息和模式為目標(biāo),是一種高層次的數(shù)據(jù)分析。股票市場(chǎng)中積累了大量的交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中隱含了大量有用的信息,采用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)對(duì)股市數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,探索股價(jià)走勢(shì)中的規(guī)律,建立股價(jià)走勢(shì)的預(yù)測(cè)模型,無(wú)疑具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。本文以中國(guó)股票市場(chǎng)為背景,利用數(shù)具挖掘的相關(guān)技術(shù)建立了用于預(yù)測(cè)股票走勢(shì)的定性預(yù)測(cè)模型和定量預(yù)測(cè)模型,并得到了比較好的結(jié)果,由于采用的數(shù)據(jù)是滬深股市其中550只個(gè)股近十年累計(jì)約120萬(wàn)個(gè)交易日的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)具有很好的代表性,因此,模型具有良好的泛化能力,模型產(chǎn)生的結(jié)論也具有較強(qiáng)的說(shuō)服力,模型具有一定的參考價(jià)值,同時(shí),本文的研究頁(yè)表明了采用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行股價(jià)預(yù)測(cè)是可行的。 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

SOM網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

本文中這里的t的取值為 12，這樣，經(jīng)過(guò)上面三個(gè)步驟就把原來(lái)的 1213345數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 100866 個(gè)漲幅向量R ， (,,,)1212R = RR……R，這些向量正是我對(duì)象，每一個(gè)向量就是一條記錄。)數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，直接影響模型和結(jié)果的好數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生可靠性強(qiáng)的結(jié)果，而質(zhì)量差的數(shù)據(jù)即使使用很好的分析方法能得不到可靠的結(jié)果，即所謂“垃圾進(jìn)，垃圾出”。數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞主要取數(shù)據(jù)的多少，離群數(shù)據(jù)的多少以及錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的多少等。本文中的數(shù)據(jù)并無(wú)，因此只需考慮將記錄中的離群記錄和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗后原來(lái)的 100866 條記錄減少為 100085 條記錄。).數(shù)據(jù)的理解：圖 4-1 至圖 4-4 是記錄中的第 2，第 5，第 8，第 11 個(gè)分量的直方圖（其他類(lèi)似特征），圖中的曲線(xiàn)是正態(tài)擬合曲線(xiàn)：

第5個(gè)分量的直方圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)模式挖掘模型的研究[D]. 樊玫.南昌大學(xué) 2007
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[3]基于灰色系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)指數(shù)預(yù)測(cè)[D]. 霍建軍.哈爾濱工程大學(xué) 2006



本文編號(hào)：2987607