股票數據數據挖掘模型建立

① 數據挖掘如何建立模型

中心的重要參考。
1.與數據挖掘的過程模型CRISP-DM中的要求相比較，目前在數據中心建設過程中還存在一些問題，主要表現在以下幾個方面。
以需求分析代替了商業理解
在CRISP-DM過程模型中，「商業理解」的重點是根據商業目標的要求找出存在的商業問題，並把商業問題轉化為數據分析問題，這一過程主要回答了「為什麼要做？」的問題。而目前所做的「需求分析」往往是從業務問題出發並轉化成了數據分析問題，這一過程只回答了「怎麼做？」的問題。這就使得一些數據分析往往沒有什麼實際作用或者是作用不大，這主要就是因為業務問題解決的商業目標並不清晰。
2. 數據理解工作還不成系統
「數據理解」應該是一個獨立的過程，其在整個數據分析應用項目實施過程中非常重要。而在做數據中心建設項目的可行性研究時，只是很粗略地對源數據進行了一些了解，比如了解了源數據是來源於業務系統的資料庫還是手工編制的Excel文件，數據大致包含了什麼信息等，卻並沒有對源數據進行細致的分析。此外，對數據質量問題的分析在可行性研究階段根本尚未建立。因此，數據中心建設項目中分析主題的數學模型雖然建立了，但卻缺少足夠的數據支持，有時甚至是在項目實施後的階段才去了解源數據的情況，並倉促將源數據導入數據中心，也並未建立源數據准確、及時提供的保障機制，這就造成了數據分析應用中，數據質量較差、可信度很低的情況。
3. 數據准備不充分
在CRISP-DM過程模型中，「數據准備」也是一個獨立的過程，且需要與建立模型的過程互動，通過多次的數據准備，使數據能夠被所建立的模型使用。而目前，企業在數據中心的建設中，業務人員和數據中心建設人員並不熟悉業務系統資料庫中源數據的情況，也就無法對所需要的數據做准確的描述，而熟悉源數據的人員又不熟悉數據中心建設的需求，因此數據准備階段的工作量很大，協調成本也很高。
4. 模型評估機制未建立 目前，對模型的評估主要體現在檢查功能的實現情況，比如檢查所需要的報表、圖表、數據是否按要求建立。

② 數據挖掘建模有哪些步驟

1.定義商業問題，數據挖掘的中心價值主要在於商業問題上，所以初步階段必須對組織的問題與需求深入了解，經過不斷與組織討論與確認之後，擬訂一個詳盡且可達成的方案。

2.數據理解，定義所需要的數據，收集完整數據，並對收集的數據做初步分析，包括識別數據的質量問題、對數據做基本觀察、除去雜訊或不完整的數據，可提升數據預處理的效率，接著設立假設前提。

3.數據預處理，因為數據源不同，常會有格式不一致等問題。因此在建立模型之前必須進行多次的檢查修正，以確保數據完整並得到凈化。

4.建立模型，根據數據形式，選擇最適合的數據挖掘技術並利用不同的數據進行模型測試，以優化預測模型，模型愈精準，有效性及可靠度愈高，對決策者做出正確的決策愈有利。

5.評價和理解，在測試中得到的結果，只對該數據有意義。實際應用中，使用不同的數據集其准確度便會有所差異，因此，此步驟最重要的目的便是了解是否有尚未被考慮到的商業問題盲點。

6.實施，數據挖掘流程通過良性循環，最後將整合過後的模型應用於商業，但模型的完成並非代表整個項目完成，知識的獲得也可以通過組織化、自動化等機制進行預測應用，該階段包含部署計劃、監督、維護、傳承與最後的報告結果，形成整個工作循環。

③ 股票的預測模型有哪些

股票的預測模型：
1、凈現金流量折現法；
2、投資機會折現法；
3、股利折現法；
4、盈餘折現法；
除此之外，想了解更多的股票類的知識，可以下載財源滾滾APP軟體，系統學習下

④ 數據挖掘有什麼步驟

業務理解，指從業務角度來理解項目目標和要求，接著把這些理解知識轉換成數據挖掘問題的定義和實現目標的初規劃。

2、數據理解(data understanding)

數據理解，指從數據收集開始，然後接著是一系列活動，這些活動的目的是：熟悉數據，甄別數據質量問題、發現對數據的真知灼見、或者探索出令人感興趣的數據子集並形成對隱藏信息的假設。

3、數據准備(data preparation)

數據准備，指從初原始數據構建終建模數據的全部活動。數據准備很可能被執行多次並且不以任何既定的秩序進行。包括為建模工作準備數據的選擇、轉換、清洗、構造、整合及格式化等多種數據預處理工作。

4、建立模型(modeling)

建立模型，指選擇和使用各種建模技術，並對其參數進行調優。一般地，相同數據挖掘問題類型會有幾種技術手段。某些技術對於數據形式有特殊規定，這通常需要重新返回到數據准備階段。

⑤ 東財數據挖掘的主要步驟

主要步驟大體分為八步。
1、理解數據和數據的來源
2、獲取相關知識與技術。
3、整合與檢查數據
4、去除錯誤或不一致的數據
5、建立模型和假設
6、實際數據挖掘工作
7、測試和驗證挖掘結果
8、解釋和應用
數據挖掘牽涉了大量的准備工作與規劃工作，事實上許多專家都認為整套數據挖掘的過程中，有80%的時間和精力是花費在數據預處理階段，其中包括數據的凈化、數據格式轉換、變數整合，以及數據表的鏈接。可見，在進行數據挖掘技術的分析之前，還有許多准備工作要完成。

⑥ 股票模型的建模過程

模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。
模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具）
模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。
模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。
模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。

⑦ 如何建立數據挖掘過程模型

中心的重要參考。 1.與數據挖掘的過程模型CRISP-DM中的要求相比較，目前，我們在數據中心建設過程中還存在一些問題，主要表現在以下幾個方面 以需求分析代替了商業理解 在CRISP-DM過程模型中，「商業理解」的重點是根據商業目標的要求找出存在的商業問題，並把商業問題轉化為數據分析問題，這一過程主要回答了「為什麼要做？」的問題。而我們目前所做的「需求分析」往往是從業務問題出發並轉化成了數據分析問題，這一過程只回答了「怎麼做？」的問題。這就使得一些數據分析往往沒有什麼實際作用或者是作用不大，這主要就是因為業務問題解決的商業目標並不清晰。 2. 數據理解工作還不成系統 「數據理解」應該是一個獨立的過程，其在整個數據分析應用項目實施過程中非常重要。而我們在做數據中心建設項目的可行性研究時，只是很粗略地對源數據進行了一些了解，比如了解了源數據是來源於業務系統的資料庫還是手工編制的Excel文件，數據大致包含了什麼信息等，卻並沒有對源數據進行細致的分析。此外，對數據質量問題的分析在可行性研究階段根本尚未建立。因此，數據中心建設項目中分析主題的數學模型雖然建立了，但卻缺少足夠的數據支持，有時甚至是在項目實施後的階段才去了解源數據的情況，並倉促將源數據導入數據中心，也並未建立源數據准確、及時提供的保障機制，這就造成了數據分析應用中，數據質量較差、可信度很低的情況。 3. 數據准備不充分 在CRISP-DM過程模型中，「數據准備」也是一個獨立的過程，且需要與建立模型的過程互動，通過多次的數據准備，使數據能夠被所建立的模型使用。而目前，企業在數據中心的建設中，業務人員和數據中心建設人員並不熟悉業務系統資料庫中源數據的情況，也就無法對所需要的數據做准確的描述，而熟悉源數據的人員又不熟悉數據中心建設的需求，因此數據准備階段的工作量很大，協調成本也很高。 4. 模型評估機制未建立 目前，對模型的評估主要體現在檢查功能的實現情況，比如檢查所需要的報表、圖表、數據是否按要求建立。

⑧ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

⑨ 如何設計股票模型

股票模型 網路名片 股票模型就是對於現實中的個股，為了達到盈利目的，作出一些必要的簡化和假設，運用適當的數學分析，得到一個數學結構。 目錄概念股票建模建模過程股票模型的作用 編輯本段概念在這里引用數學模型的定義，也可以說，股票建模是利用數學語言（符號、式子與圖象）模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態，或者能預測到對象的未來狀況，或者能提供處理對象的最優決策或控制。 編輯本段股票建模把個股的實際問題加以提煉，抽象為數學模型，求出模型的解，驗證模型的合理性，並用該數學模型所提供的解答來解釋現實問題，我們把這一應用過程稱為股票建模。 編輯本段建模過程模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。 模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。 模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具） 模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。 模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。 模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。 模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。 編輯本段股票模型的作用第一，能讓分析過程簡化，並讓復雜的分析過程通過數據表達出來。 第二，通過對模型的反復修正，能起到對個股的未來走勢起到預測效果。 第三，便於掌握股市行情。

⑩ 怎麼做股票模型

我也曾今也想到過這個問題。但是，告訴你一個不幸的消息，股票不可以用模型製作，我以前試過用指數模型和高斯分布做過，但後來去給一個博士談到這個問題的時候。最終達成一致共識，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之間建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老師布置的作業，你就給她說，不能建立模型。