本文關(guān)鍵詞：面向大數(shù)據(jù)的并行聚類算法在股票板塊劃分中的應用

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【摘要】：上市公司的經(jīng)營業(yè)績在一定程度上反映股票的投資價值,因此以反映上市公司盈利能力、償債能力、成長能力、資產(chǎn)管理質(zhì)量及股東獲利能力5個方面共15項財務指標作為股票投資價值的衡量指標,首次嘗試使用面向大數(shù)據(jù)的并行聚類算法Mahout中的K-means聚類算法和模糊K-means聚類算法對中國A股市場約2 600支股票依據(jù)其財務指標進行聚類,以便進行股票板塊的劃分,并比較兩種算法在不同距離度量方式下的迭代次數(shù)、執(zhí)行時間、聚類間密度和聚類內(nèi)密度。實驗結(jié)果表明,谷本距離度量方式下的K-means算法聚類效果最好,因此可將該實驗結(jié)果作為最終股票板塊劃分結(jié)果進行分析,從而為投資決策提供參考。
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學信息學院;上海浦東發(fā)展銀行昆明分行;
【關(guān)鍵詞】： 財務指標 并行聚類算法 K-means 模糊K-means 股票板塊劃分
【基金】：北京高等學校青年英才計劃資助項目(No.YETP0988) 2014年度中財121人才工程青年博士發(fā)展基金資助項目(No.QBJ1427)~~
【分類號】：TP311.13;F832.51
【正文快照】： 1引言股票市場作為連接上市公司和投資者的橋梁,在金融系統(tǒng)中有不可替代的重要作用。隨著中國股票市場的快速發(fā)展,如何在股票市場上選擇具有投資價值的股票進行投資對投資者來說非常重要,關(guān)系到投資者的利益問題,但影響股票市場的因素很多,例如政治、政策、經(jīng)濟等因素都會不同

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本文編號：676491