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數據挖掘股票價格

發布時間:2023-06-11 12:55:51

① 請問什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的數據中,抽取出潛在的、有價值的知識(模型或規則)的過程。
1. 數據挖掘能做什麼?

1)數據挖掘能做以下六種不同事情(分析方法):

· 分類 (Classification)

· 估值(Estimation)

· 預言(Prediction)

· 相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)

· 聚集(Clustering)

· 描述和可視化(Des cription and Visualization)

2)數據挖掘分類

以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類:直接數據挖掘;間接數據挖掘

· 直接數據挖掘

目標是利用可用的數據建立一個模型,這個模型對剩餘的數據,對一個特定的變數(可以

理解成資料庫中表的屬性,即列)進行描述。

· 間接數據挖掘

目標中沒有選出某一具體的變數,用模型進行描述;而是在所有的變數中建立起某種關系



· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘;後三種屬於間接數據挖掘

3)各種分析方法的簡介

· 分類 (Classification)

首先從數據中選出已經分好類的訓練集,在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術,建立分

類模型,對於沒有分類的數據進行分類。

例子:

a. 信用卡申請者,分類為低、中、高風險

b. 分配客戶到預先定義的客戶分片

注意: 類的個數是確定的,預先定義好的

· 估值(Estimation)

估值與分類類似,不同之處在於,分類描述的是離散型變數的輸出,而估值處理連續值的

輸出;分類的類別是確定數目的,估值的量是不確定的。

例子:

a. 根據購買模式,估計一個家庭的孩子個數

b. 根據購買模式,估計一個家庭的收入

c. 估計real estate的價值

一般來說,估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據,通過估值,得到未知的

連續變數的值,然後,根據預先設定的閾值,進行分類。例如:銀行對家庭貸款業務,運

用估值,給各個客戶記分(Score 0~1)。然後,根據閾值,將貸款級別分類。

· 預言(Prediction)

通常,預言是通過分類或估值起作用的,也就是說,通過分類或估值得出模型,該模型用

於對未知變數的預言。從這種意義上說,預言其實沒有必要分為一個單獨的類。

預言其目的是對未來未知變數的預測,這種預測是需要時間來驗證的,即必須經過一定時

間後,才知道預言准確性是多少。

· 相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)

決定哪些事情將一起發生。

例子:

a. 超市中客戶在購買A的同時,經常會購買B,即A => B(關聯規則)

b. 客戶在購買A後,隔一段時間,會購買B (序列分析)

· 聚集(Clustering)

聚集是對記錄分組,把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先

定義好的類,不需要訓練集。

例子:

a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病

b. 租VCD類型不相似的客戶聚集,可能暗示成員屬於不同的亞文化群

聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如,"哪一種類的促銷對客戶響應最好?",對於這一

類問題,首先對整個客戶做聚集,將客戶分組在各自的聚集里,然後對每個不同的聚集,

回答問題,可能效果更好。

· 描述和可視化(Des cription and Visualization)

是對數據挖掘結果的表示方式。

2.數據挖掘的商業背景

數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據,然後要求挖掘的知識是有價值的。有

價值對商業而言,不外乎三種情況:降低開銷;提高收入;增加股票價格。

1)數據挖掘作為研究工具 (Research)

2)數據挖掘提高過程式控制制(Process Improvement)

3)數據挖掘作為市場營銷工具(Marketing)

4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.數據挖掘的技術背景

1)數據挖掘技術包括三個主要部分:演算法和技術;數據;建模能力

2)數據挖掘和機器學習(Machine Learning)

· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物

· 機器學習分為兩種學習方式:自組織學習(如神經網路);從例子中歸納出規則(如決

策樹)

· 數據挖掘由來

數據挖掘是八十年代,投資AI研究項目失敗後,AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興

的,面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語,表明了與統計、精算、長期從事預

言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。

3)數據挖掘和統計

統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法(回歸)、抽樣、基於經驗的設計等

4)數據挖掘和決策支持系統

· 數據倉庫

· OLAP(聯機分析處理)、Data Mart(數據集市)、多維資料庫

· 決策支持工具融合

將數據倉庫、OLAP,數據挖掘融合在一起,構成企業決策分析環境。

4. 數據挖掘的社會背景

數據挖掘與個人預言:數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析,預測客戶的行為,而事實上

,客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以,數據挖掘的結果,沒有人們想像中

神秘,它不可能是完全正確的。

客戶的行為是與社會環境相關連的,所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說,在

美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功,但是,它可能不適合中國

轉載的

② 如何利用機器學習和人工智慧技術來預測股票市場的走勢和風險

利用機器學習和人工智慧技術來預測股票市場的走勢和風險是當前熱門的研究領域之一。以下是一些常見的方法:
1. 數據收集:機器學習和人工智慧技術需要大量的數據來訓練和預測。因此,首先需要收集各種市場數據,如股票價格、公司財務報表、新聞報道等等。
2. 特徵選擇:在數據收集之後,需要對數據進行處理和特徵提取。此時可以運用一些數據挖掘技術,如主成分分析(PCA)或線性判別分析(LDA),來選擇最相關的特徵。
3. 模型選擇:根據數據特徵和預測需求,可以選擇適合的機器學習或人工智慧模型。例如,可以使用決策樹、神經網路、支持向量機等演算法來預測股票價格或市場走勢。
4. 訓練和預測:在選擇好模型之後,需要使用歷史數據來訓練模型,並根據訓練結果進行調整和優化。然後,可以利用訓練好的模型來預測市場的走勢和風險。
5. 風險控制:在使用機器學習和人工智慧技術預測股票市場之前,需要對結果進行評估和風險控制。如何評估模型的准確性和穩定性,如何控制模型產生的誤差和風險,這些都是需要注意的問題。
需要注意的是,股票市場的走勢和風險受到多種因素的影響,如政策、經濟、地緣政治等等,因此穗跡單純依靠機器學習和人工智慧技術是不能完全預測和控制市場的念穗。猜高並

③ 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。

④ 在金融市場中,投資者對於股票價格的預測不一致,如何利用這種預測差異來獲得投資收益

在金融市場中,投資者的預測不一致是常見的現象,這是由於投資者的信息能力、經驗和風險偏好等諸多因素之間的差異所造成的。這種預測的不一致性往往可以被金融市場參與者用來獲得投資收益的機會,本文將從以下幾個方面進行闡述:

⑤ 結合Python分析金融數據挖掘在量化投資領域中的應用

量化投資領域在金融數據中的應用包括:

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