隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,用戶在互聯(lián)網(wǎng)上留下的行為信息越來越多,通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)尋找行為之間的內(nèi)在規(guī)律,揭示其背后潛在的價(jià)值信息,對商業(yè)決策和理論研究都具有重要意義。在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域,投資者的交易行為同樣也蘊(yùn)含了大量信息,為了能夠探究股票投資者交易行為特征,本文以股票投資者交易行為研究對象,研究其交易行為與股票收益之間的規(guī)律。本文內(nèi)容主要包括五個(gè)章節(jié)。第一章我們首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的研究背景,數(shù)據(jù)挖掘的流程及挖掘內(nèi)容;然后分別介紹了數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域和用戶行為領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀;最后,在各學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,我們提出本文的研究方向及研究意義,并簡要介紹了本文的主要內(nèi)容。在第二章中,我們首先從相關(guān)網(wǎng)絡(luò)上收集了與投資者實(shí)盤交易相關(guān)的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并對用戶投資交易行為定義并量化,然后分別從盈虧情況、操作風(fēng)格、交易次數(shù)、交易頻率、選股情況等方面對整體交易行為進(jìn)行分析。通過分析發(fā)現(xiàn),整體交易記錄中盈利多于虧損,整體交易偏保守型,且選股情況不佳;大多數(shù)交易傾向于中短期投資,同時(shí)傾向于低頻操作。第三章中,我們以中短期交易記錄為研究對象,通過K-means算法,將其分為四類,分析各個(gè)類別的行為... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：43 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１數(shù)據(jù)挖掘流程??

２．３整體交易行為分析??交易行為進(jìn)行深度挖掘之前，我們需要對投資者文在對數(shù)據(jù)處理、特征提取轉(zhuǎn)化后，共得到１３４錄都包含上述特征指標(biāo)。本文進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的最為記錄進(jìn)行挖掘，從而發(fā)現(xiàn)投資者交易行為與其者盈利或避免虧損的投資交易行為規(guī)律，并對投。??況分析??楚的了解整體交易記錄的收益盈虧范圍，我們首，分別統(tǒng)計(jì)收益范圍內(nèi)的交易記錄數(shù)如下：??

圖２－２整體交易記錄盈虧比例??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能用電用戶行為分析的聚類優(yōu)選策略[J]. 龔鋼軍,陳志敏,陸俊,王朝亮,祁兵,崔高穎.  電力系統(tǒng)自動化. 2018(02)
[2]預(yù)測惡性孤立性肺結(jié)節(jié)logistic回歸診斷模型的建立[J]. 喻微,葉波,續(xù)力云,王兆宇,王善軍,曹捍波,陳志軍,張永奎.  溫州醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(09)
[3]互聯(lián)網(wǎng)金融模式下的余額理財(cái)用戶投資行為分析[J]. 邢丘丹,解建麗,張寧.  財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2015(05)
[4]高校BBS與微博的用戶社交行為特征分析[J]. 賴清楠,馬皓,宋維佳,李婷婷,蔣廣學(xué),張蓓.  通信學(xué)報(bào). 2013(S2)
[5]基于有效性指標(biāo)的聚類算法選擇[J]. 王開軍,李曉.  四川師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(06)
[6]證券投資基金的交易行為及其市場影響[J]. 施東暉.  世界經(jīng)濟(jì). 2001(10)
[7]中國股市“處置效應(yīng)”的實(shí)證分析[J]. 趙學(xué)軍,王永宏.  金融研究. 2001(07)

博士論文
[1]銀行數(shù)據(jù)挖掘的運(yùn)用及效用研究[D]. 李璠.武漢大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶行為分析與研究[D]. 周雪.北京郵電大學(xué) 2017
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的金融時(shí)間序列預(yù)測研究與應(yīng)用[D]. 戴陽陽.江南大學(xué) 2015
[3]互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金對比分析與投資者行為研究[D]. 張志成.河南大學(xué) 2015
[4]數(shù)據(jù)挖掘在圖書館用戶行為分析上的應(yīng)用研究[D]. 王菲.上海交通大學(xué) 2013
[5]聚類算法及其有效性問題研究[D]. 劉明術(shù).安徽大學(xué) 2012



本文編號：3418199