本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的模糊分類系統(tǒng)在股票分析中的應(yīng)用

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【摘要】：股市不僅是一國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,也是國(guó)民喜聞樂見的一種重要投資方式。而股市又因其特殊性受到國(guó)家政策、投資心理和宏觀經(jīng)濟(jì)等等因素的影響,在股民看來是一個(gè)非常復(fù)雜且難以預(yù)測(cè)的系統(tǒng)。正因?yàn)楣墒械膹?fù)雜不確定性的特點(diǎn),導(dǎo)致對(duì)它的模型建立尤其困難。在股市發(fā)展的這些年,與日俱增的是越來越大的交易數(shù)據(jù),如何在這些數(shù)據(jù)中尋找有用的信息成為金融工作者和廣大股民迫切需要解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)破解了“知識(shí)匱乏”的窘境,幫助人們?cè)诤Ａ康臍v史數(shù)據(jù)寶藏中找到隱含的、有趣的信息,所以在股票交易數(shù)據(jù)中使用該技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析有理論上和實(shí)際上的重大意義[35]。本文采用算法研究和實(shí)例研究相結(jié)合的方法,提出了基于遺傳算法獲取易于理解的模糊規(guī)則方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)分類,實(shí)現(xiàn)對(duì)未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。本文的主要工作包括:首先,根據(jù)模糊分類模型在處理分類問題上的優(yōu)勢(shì),配合遺傳算法的全局尋優(yōu)能力,提出了在歷史數(shù)據(jù)集上進(jìn)行模糊規(guī)則提取的模型[31]。使用UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)上的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(Car Evaluation)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),證明了其有效性。其次,探討數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中對(duì)連續(xù)值屬性進(jìn)行離散化處理的相關(guān)知識(shí)。針對(duì)股票數(shù)據(jù)各個(gè)屬性為連續(xù)值的特點(diǎn),提出了使用模糊聚類的思想,在連續(xù)屬性上進(jìn)行模糊劃分,構(gòu)建模糊子集,從而有利于遺傳算法解空間的編碼和構(gòu)建模糊規(guī)則[29]。最后將本文建立的模糊分類模型應(yīng)用于股票的數(shù)據(jù)挖掘中,選取“浦發(fā)銀行”最近兩年的483條歷史交易指標(biāo)數(shù)據(jù)做為數(shù)據(jù)集,其中除“漲跌幅”為類別屬性外,其余30個(gè)為特征屬性。為實(shí)現(xiàn)在股票數(shù)據(jù)集中提取模糊規(guī)則并驗(yàn)證其分類能力,將數(shù)據(jù)中的2/3用于訓(xùn)練,1/3用于驗(yàn)證。步驟遵循1.數(shù)據(jù)預(yù)處理:清除噪聲數(shù)據(jù),對(duì)特征屬性和分類屬性進(jìn)行皮爾遜相關(guān)性分析,選取相關(guān)性高的屬性作為特征屬性,精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)表。2.屬性模糊劃分:FCM劃分。3利用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行模糊規(guī)則的編碼、交叉、變異等操作,經(jīng)進(jìn)化產(chǎn)生適應(yīng)度高的模糊規(guī)則個(gè)體進(jìn)而組成模糊規(guī)則庫(kù)[19]。
【關(guān)鍵詞】：股票市場(chǎng) 分類 遺傳算法 模糊規(guī)則 FCM
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F830.91;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 問題的提出及研究意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述11-14
• 1.2.1 技術(shù)指標(biāo)法概述11-12
• 1.2.2 基本面分析法概述12-13
• 1.2.3 綜合分析法概述13
• 1.2.4 數(shù)據(jù)挖掘分析法概述13-14
• 1.3 本論文主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處14-16
• 1.4 本論文結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 模糊理論與分類系統(tǒng)17-27
• 2.1 模糊理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)17-20
• 2.1.1 模糊集合及其隸屬函數(shù)17-19
• 2.1.2 模糊集合的相關(guān)概念19-20
• 2.1.3 模糊集合的基本運(yùn)算20
• 2.2 模糊規(guī)則及模糊系統(tǒng)20-24
• 2.2.1 模糊規(guī)則21-22
• 2.2.2 模糊系統(tǒng)22-23
• 2.2.3 模糊規(guī)則的性能指標(biāo)23-24
• 2.3 分類規(guī)則挖掘步驟24-27
• 第3章 遺傳算法的原理與方法27-34
• 3.1 編碼27-28
• 3.2 初始群體設(shè)定28
• 3.3 適應(yīng)度函數(shù)及評(píng)價(jià)28-29
• 3.4 遺傳操作29-32
• 3.4.1 選擇算子30
• 3.4.2 交叉算子30-31
• 3.4.3 變異算子31-32
• 3.4.4 終止代數(shù)32
• 3.5 遺傳算法的基本流程32-34
• 第4章 基于改進(jìn)遺傳算法的模糊分類規(guī)則獲取的方法34-53
• 4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介34-36
• 4.2 基于遺傳算法的分類規(guī)則發(fā)現(xiàn)36-44
• 4.2.1 分類規(guī)則編碼37-39
• 4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)39-40
• 4.2.3 遺傳算法選擇算子的改進(jìn)40-41
• 4.2.4 交叉算子的改進(jìn)41-42
• 4.2.5 變異算子的改進(jìn)42-43
• 4.2.6 改進(jìn)的的遺傳算法挖掘分類規(guī)則流程描述43-44
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)44-48
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和測(cè)試環(huán)境44-46
• 4.3.2 算法參數(shù)設(shè)置46
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和比較46-48
• 4.4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)FCM屬性模糊處理方法48-51
• 4.5 基于改進(jìn)遺傳算法的模糊規(guī)則提取算法流程51
• 4.6 基于遺傳算法的模糊規(guī)則挖掘和傳統(tǒng)規(guī)則挖掘的區(qū)別51-53
• 第5章 股票技術(shù)指標(biāo)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)53-71
• 5.1 系統(tǒng)的需求分析53
• 5.2 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)53-55
• 5.3 基于遺傳算法的股票數(shù)據(jù)模糊分類規(guī)則挖掘55-67
• 5.3.1 試驗(yàn)環(huán)境55
• 5.3.2 股票數(shù)據(jù)說明55-57
• 5.3.3 股票數(shù)據(jù)清洗57-58
• 5.3.4 股票數(shù)據(jù)屬性選擇及規(guī)范化58-61
• 5.3.5 數(shù)據(jù)模糊化61-65
• 5.3.6 遺傳算法規(guī)則提取65-66
• 5.3.7 新數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)66-67
• 5.4 屬性等區(qū)間劃分和模糊劃分對(duì)比67-69
• 5.4.1 等區(qū)間劃分67-68
• 5.4.2 基于等區(qū)間劃分的遺傳算法分類規(guī)則挖掘68-69
• 5.5 小結(jié)69-71
• 第6章 結(jié)論與展望71-72
• 致謝72-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷76

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