數據挖掘對股票預測的

❶ 什麼是數據挖掘

科技的快速發展和數據的存儲技術的快速進步，使得各種行業或組織的數據得以海量積累。但是，從海量的數據當中，提取有用的信息成為了一個難題。在海量數據面前，傳統的數據分析工具和方法很無力。由此，數據挖掘技術就登上了歷史的舞台。
數據挖掘是一種技術，將傳統的數據分析方法與處理大量數據的復雜演算法相結合（圖1），從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用信息和知識的過程。

那數據挖掘能夠干什麼？有哪些數據挖掘技術？怎麼應用？
數據挖掘技術應用廣泛，如：1. 在交通領域，幫助鐵路票價制定、交通流量預測等。2. 在生物學當中，挖掘基因與疾病之間的關系、蛋白質結構預測、代謝途徑預測等。3. 在金融行業當中，股票指數追蹤、稅務稽查等方面有重要運用。4. 在電子商務領域，對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的用戶、什麼產品搭配銷售等。可以說，有數據的方法，就有數據挖掘的用武之地。
那數據挖掘過程是什麼呢？如圖2：

數據挖掘的任務主要分為一下四類，如圖3：

1.建模預測：用因變數作用目標變數建立模型。分為兩類：（1）分類，用於預測離散的目標變數；（2）回歸，用於預測連續的目標變數。兩項任務目標都是訓練一個模型，使目標變數預測值與實際值之間的誤差達到最小。預測建模可以用來判斷病人是否患有某種疾病，可以用於確定顧客是否需要某種產品，預測交通流量。

2.關聯分析：用來發現描述數據中強關聯特徵的模式。所發現的模式通常用特徵子集的形式表示。由於搜索空間是指數規模的，關聯分析的目標是以有效的方式提取最有用的模式。關聯分析的應用包括用戶購買商品之間的聯系、找出相關功能的基因組、表單預測輸出下拉列表如圖4。

3.聚類分析：發現緊密相關的觀測值群組，使得與屬於不同簇的觀察值相比，同一簇的觀察值相互之間盡可能的類似。聚類可用來對相關的顧客分組、給不同功能的基因分組、不同的癌症細胞系分組。

4.異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他數據的觀測值。這樣的觀測值稱為異常點或離群點。異常檢測演算法的目標是發現真正的異常點，而避免錯誤地將正常的對象標注為異常點。換言之，一個好的異常點檢測模型必須具有高檢測率和低誤報率。異常檢測的應用包括檢測欺詐、網路攻擊、疾病的不尋常模式。

參考文章：
1. 《大話數據挖掘》
2. 《數據挖掘導論》
3. http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDEwNzgxMw==&mid=401492893&idx=1&sn=#rd

❷ 什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。

❸ 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等，這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法，可以將互動數據里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。

❹ 誰知道哪個股票預測軟體比較不錯

《通達信集成版》軟體是通達信電子科技有限公司開發的基於Windows平台運行的新一代網上行情交易軟體。該軟體廣泛用於中國證券行業，擁有眾多客戶包括證券公司、基金公司、商業銀行以及廣大的股民朋友，在證券行業有極高的聲譽。《通達信集成版》軟體融合且優化了目前國內證券主流分析軟體的主要功能，集行情分析、技術分析、財務分析、資訊信息、互動交流、個人理財於一體，《通達信集成版》軟體功能強大，操作簡便，具有全方位擴展性，是你理想的行情分析軟體。
功能特性
一、 版面定製，展現個性
版面定製可以讓用戶按照自己的需要將軟體的分析界面任性設置成多個分析窗口，讓用戶可以在同一個版面上查看到更多的信息。用戶也可以將定製好的版面保存、導出或導入，和其它的用戶交流定製的版面。
二、 ETF分析
ETF 分析通過將上證50指數與ETF的疊加對比，把握折價、溢價關系變化，捕捉更多套利機會
三、 智能選股，篩選黑馬
《通達信集成版》軟體智能選股器為您提供條件選股、定製選股、智能選股、插件選股和綜合選股五種選股模式，無論從技術面還是基本面，您都能快速的選出自己心儀的股票。您還可以將不同分析周期的多個條件組合起來進行組合條件選股，並將選股結果保存到板塊中。
四、 自編公式，隨心所欲
用戶可通過公式管理器自定義指標公式、條件選股公式、交易系統公式和五彩K線公式，把自己的想法變成公式，充分發揮您的聰明才智。通過自定義指標公式，您可以用自己的指標來分析歷史數據；通過自定義條件選股公式，您可以選出您想找的股票；通過專家系統公式，您可以自己作專家，確定買賣時機；通過自定義五彩K線公式，您可以在K線圖上搜尋特殊的K線形態。此時的您已由一名普通股民晉級為一名高級投資者了。
五、 多日分時圖
讓用戶可以在同一版面上同時顯示1－10天的股票分時走勢圖，細致的了解股市的發展變化。
六、 歷史走勢圖
將游標移動到K線圖上的任何一天，確定後就可以顯示出該股票當天的歷史分時走勢圖，以及當天的詳細買賣盤數據
七、 交易指示，五彩K線
通過交易系統指示，本系統可以幫助您在K線圖上標出醒目的買入賣出信號，您可以更好地分析某隻股票的歷史規律，以預測未來。自動識別各種典型的K線組合！特定的K線模式往往有非常准確的指示作用，系統提供許多種常用五彩K線公式，當選中某一模式後，系統自動在K線圖上將屬於該模式的K線標識出來，一目瞭然。另外，系統還支持最高最低點指示。
八、 個人理財
全新的智能化投資管理器，提供三類報表：匯總標、理財紀錄表、個股歷史交易表。可以設置密碼。
本系統特地設置了備忘錄功能，以方便股民們用該記事本隨時記錄一些重要消息和事件，以及靈光突現的炒股感悟和心得。
投資盈虧計算，在進行買賣股票之前，可方便快捷計算出自己的盈虧價位、手續費、資金額。
九、 理財金算盤
在進行買賣股票之前，可方便快捷計算出自己的盈虧價位、手續費、資金額。新的理財金算盤還增加了儲蓄存款計算、個人貸款計算、國債收益計算、外幣兌換計算、所得稅計算和計算器功能。
十、 實時預警
系統預警
實時預警根據投資者設定的條件監控整個股票市場的動向，幫助投資者發現可能忽略或者不能注意到的風吹草動！投資者可以自己定義漲跌幅度、量比、絕對價位、成交量異動、指標突破價位、封停和打開停板等一系列的預警條件，系統將在條件滿足時提醒投資者有異動的股票及其異動的特徵，投資者可以在分析的同時把握住市場異常變化的瞬間，抓住每一個買賣的時機。投資者只需要設定預警條件，系統就可以為投資者做完所需的監控工作。
指定預警
用戶可選擇一些自己感興趣的股票進行指定預警，可以設定價位突破的上下限值。如果這些股票的行情變動異常，則彈出對話框進行預警。
十一、 資訊信息，內容豐富
資訊信息中除了可以顯示文字信息外，還可以顯示圖片和FLASH動畫。可同時接入證券公司的網站、各類財經網站，並可實現個股相關同步，如在顯示個股行情時，同時顯示與該個股相關的財經新聞。 可接入多家資訊和可接入多家F10資料。
十二、 動態播報資訊
軟體在盤中動態發布不同分析師對最新滬深股市的股評訊息。一旦有解盤的信息發布，在屏幕的右下角系統會自動跳出一個提示框，告訴您現市場的變化和熱點。
十三、 熱門板塊報表
主要以市場上成交活躍程度作為報表分析對象，以區間換手為主要手段，對板塊漲跌幅進行動態排序，並設有「板塊領漲股「欄目，點擊「漲跌幅排序「便於及時發現熱門板塊、領漲的龍頭股，點擊「板塊」名稱，進入板塊內的個股排序報價表，可對板塊內的個股進行多種排序操作。在捕捉個股行情行情方面有獨到的功效，也是板塊聯動戰法的必備工具。
十四、 歷史行情報表
查看歷史行情，有助於投資者分析和觀察某些股票在過去一段時期的行情統計或某一日的行情，以便對以後的操作做出一個正確的判斷。
十五、 強弱分析報表
強弱比較表示股票在不同周期內的強弱程度為分析對象，對股票的不同區間漲跌情況進行統計。列出了個股的今日強度、3日強度、5日強度、10日強度、20日強度、60日強度及年線強度，是證券綜合分析的主要工具。配合「強弱」、RSI指標、拖動滑鼠右鍵的「漲跌幅統計」功能，可進行任意區間的強弱統計分析，方便的找尋強勢股、超跌股。還可對任意一隻股票進行相關性、聯動分析。投資者通過強度比較能夠輕易的發現今日強勢股、弱勢股，決定投資方向。
十六、 區間統計
區間分析報表主要以價格漲跌幅度的異常變化為對象 ，包括區建立的漲跌、漲跌幅、區間換手率、市場比例、量變幅度等。區間成交量異動比較找出區間內量異常放大或萎縮的股票，據此判斷市場熱點；區間震盪幅度比較確定股價穩定程度，震盪幅度越小，表明市場的穩定程度高，風險越小；反之，風險較大。
十七、 股票疊加
《通達信集成版》軟體可以將股票K線圖進行疊加，也可以將股票分時走勢圖進行疊加。將多隻股票或股票和指數進行疊加比較，對比分析發現個股的異動走勢。
十八、 自選股盤中彩色顯示
系統將用戶的自選股用不同的顏色表示出來，方便用戶及時觀察自選股的變化情況
十九、 主力大單
主力大單列出盤中成交手數超過規定手數的所有股票，方便觀察大資金的動向，規定手數可在系統設置中更改。
二十、 數據挖掘，洞察先機
數據挖掘功能挖的結果是人氣選股。行情主站採集所有客戶端的人氣，按照一定演算法統計出個股的關注度和共鳴度，告訴您近期市場關注的熱點可能在哪裡出現。
二十一、 數據、圖像輸出
行情圖形、行情報表、財務報表等均可以列印輸出，同時也可以輸出為文本、Excel表格等格式，方便進行再次分析。

❺ 股票市場搞數據挖掘，數據分析來炒股有沒機會

有機會，而且機會不小，但是我等散戶靠數據分析，可能自身實力差的太懸殊了。
硬體設備就不達標哦。

❻ 什麼是數據挖掘

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。

❼ 大數據能不能預測股市

大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。

我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。

我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。

這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。

❽ 如何利用歷史數據來預測一隻股票的走勢（只做理論思考）

說點簡單點的，但實用性並不算太強的一個思路給你參考一下吧！
可從長期走勢看，也就是之前的歷史走勢是如何的，在過去的一年裡走勢整體來說是下跌的還是上漲的，還是震盪盤整的！還是先跌後漲的！
如果是整體下跌的，那連續下跌一年，那未來就相對肯定會出現一輪上漲，且風險較低利益較大。只是需要耐心去等待啟動！
如果是震盪盤整，那就要看震盪盤整前是下跌的還是上漲的，如果是下跌的，那這盤整結束後也很大可能出現一輪上漲！如果震盪盤整前是上漲的，那就要看連續漲幅有多大，如果超過100%，那這個震盪盤整結束後那很大可能會是下跌的！
理論上，一個走勢對應多個可能，而這多個可能還可衍生出其它多種可能，所以，思路就是這樣，就不詳細給你講了！ 你分給得太少，哈哈！

❾ 數據挖掘相關問題

2.聚類結果{2，4，10，12，3，11}{20}{30，25}
3.移動平均結果
{10.83333333
10.33333333
11.16666667
10.33333333
11.83333333
12.5
10.83333333
11.33333333
10.5
11.33333333
9.833333333
9.166666667
}
4.預測股票價格的方法：時間序列方法

❿ 用數學工具預測股票漲跌靠譜么

說股票是一種「商品」也不為過，所以它價格的多少由內在價值（標的公司價值）所決定，而且波動在價值上下。
股票的價格波動也和普通商品一樣，會被市場上它的供求關系所影響。
和豬肉有一樣，當需求的豬肉量大幅度增長，供給過少，需求過多，價格就會上升；當賣豬肉的多了，豬肉供大於求，那麼豬肉就只能夠降價銷售。
反映到股票上就是：10元/股的價格，50個人賣出，但市場上有100個買，那另外50個買不到的人就會以11元的價格買入，股價就會因此得到提高，反之就會導致股價下降（由於篇幅問題，這里將交易進行簡化了）。
平日里，雙方的情緒好壞受多方面影響，進而影響到供求關系的穩定，其中可能產生較大影響的因素有3個，接下來我將給大家進行詳細說明。
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一、是什麼導致了股票的漲跌？
1、政策
國家政策對行業或產業的引領處於主導地位，比如說新能源，幾年前我國開始對新能源進行開發，針對相關的企業、產業都展開了幫扶計劃，比如補貼、減稅等。
這就使得大量資金流入，挖掘相關行業板塊或者上市公司，引發股票的漲跌。
2、基本面
看長期的趨勢，市場的走勢和基本面相同，基本面向好，市場整體就向好，比如說疫情下我國經濟率先恢復，企業盈利也有所改善，股市也會出現回彈的情況。
3、行業景氣度
這個比較關鍵，一般來說，股票的漲勢基本與行業走勢正向相關，反之，行業越不景氣，這類公司的的股票價格變會普遍下降，比如上面說到的新能源。
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二、股票漲了就一定要買嗎？
很多新手並不是了解股票很長時間，一看某支股票漲勢大好，便毫不猶豫投資幾萬塊，後來竟然一路下跌，被套的非常牢。其實股票的漲跌可以人為地在短期內進行操作，只要有人持有足夠多的籌碼，一般來說占據市場流通盤的40%，就可以完全控制股價。如果你現在是剛入門的股票新手，優先選擇長期持有龍頭股進行價值投資，避免短線投資被人割了韭菜。吐血整理！各大行業龍頭股票一覽表，建議收藏！

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看