股票數據挖掘報告

⑴ 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。

⑵ 正規的股票app有哪些

有很多啊，華泰證券的漲樂財富通、東方財富的軟體、中信的信e投都是正規的炒股軟體。股票軟體即針對股票交易而開發的軟體系統，也被稱為炒股軟體，基礎功能包括財經資訊、股票行情、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。
拓展資料
股票（stock）是股份公司所有權的一部分，也是發行的所有權憑證，是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。股票是資本市場的長期信用工具，可以轉讓，買賣，股東憑借它可以分享公司的利潤，但也要承擔公司運作錯誤所帶來的風險。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。每家上市公司都會發行股票。
同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小，取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。
股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣，是資本市場的主要長期信用工具，但不能要求公司返還其出資。
股票軟體更准確的稱謂應該是證券分析軟體或證券決策系統，它的基股票軟體本功能是信息的實時揭示（包括行情信息和資訊信息），所以早期的股票軟體有時候會被叫做行情軟體。股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接），用戶則依照一定的技術分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議，這些易用軟體大部分是用專業視角剖析整個股市的走勢。
股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接）。用戶則依照一定的技術分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議。其實，比較正確，或者實在的用法，是應該挑選一款性能穩定、信息精準的軟體，結合自己的炒股經驗，經過摸索之後，形成一套行之有效的應用法則，那樣才是值得信賴的辦法，而機械地輕信軟體自動發出的進場離場的信號，往往會謬以千里。

⑶ 誰有金融數據挖掘，關聯規則分析與挖掘的一些介紹啊

雨林演算法的數據結構：
AVC-set:節點n包含的所有紀錄在某個屬性上的投影，其中該AVC-set包括了屬性的不同值在每個類別上的計數。
AVC-group:一個節點n上所有的AVC -set的集合
AVC-set的所佔內存的大小正比於對應屬性的不同值個數，AVC-group並不是資料庫信息的簡單的壓縮，它只是提供了建立決策樹需要的信息， AVC-group所佔用的內存空間遠遠小於資料庫所實際佔用的空間。
一般設計方案：
AVC_set
{
//存儲屬性的各個值
DistinctValue[]
//存儲屬性各個值在某個類上對應的計數
DistinctValueCountForClassA[]
DistinctValueCountForClassB[]
… …
}
AVC_group
{
//節點n中的每個屬性的avc_set
AVC_set[]
}
自頂向下決策樹演算法
BuildTree(Node m,datapatition D,algorithm decisionTree)
對D使用決策樹演算法decisionTree得到分裂指標crit(n)
令k為節點n的子節點個數
if(k>0)
建立n的k個子節點c1,…,ck
使用最佳分割將D分裂為D1,…,Dk
for(i=1;i<=k;i++)
BuildTree(ci,Di)
endfor
endif
RainForest 演算法框架重新定義的部分：
1a) for 每一個屬性的謂詞p,尋找最佳的分割
1b) decisionTree.find_best_partitioning(AVC-set of p)
1c) endfor
2a) k= decisionTree.decide_splitting_criterion();//決定最終的分割

雨林演算法的常規過程：
建立節點的AVC-group
(通過讀取整個原始資料庫或者某個分支的資料庫表或文件)
選擇分裂屬性和分裂標准：取決於使用雨林演算法框架的具體演算法，通過逐一檢查AVC-set來選擇。
將數據分解到各個子節點：必須讀取整個數據集(資料庫或文件)，將各條數據分解到各個子節點中，此時如果有足夠的內存，我們將建立一個或多個子節點的AVC-group

參考資料：李岱 rainforest.ppt 什麼是數據挖掘
數據挖掘(Data Mining)，又稱為資料庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或「挖掘」知識。
並非所有的信息發現任務都被視為數據挖掘。例如，使用資料庫管理系統查找個別的記錄，或通過網際網路的搜索引擎查找特定的Web頁面，則是信息檢索（information retrieval）領域的任務。雖然這些任務是重要的，可能涉及使用復雜的演算法和數據結構，但是它們主要依賴傳統的計算機科學技術和數據的明顯特徵來創建索引結構，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數據挖掘技術也已用來增強信息檢索系統的能力。
編輯本段數據挖掘的起源
為迎接前一節中的這些挑戰，來自不同學科的研究者匯集到一起，開始著手開發可以處理不同數據類型的更有效的、可伸縮的工具。這些工作建立在研究者先前使用的方法學和演算法之上，在數據挖掘領域達到高潮。特別地是，數據挖掘利用了來自如下一些領域的思想：(1) 來自統計學的抽樣、估計和假設檢驗，(2) 人工智慧、模式識別和機器學習的搜索演算法、建模技術和學習理論。數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域包括最優化、進化計算、資訊理論、信號處理、可視化和信息檢索。
一些其他領域也起到重要的支撐作用。特別地，需要資料庫系統提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源於高性能（並行）計算的技術在處理海量數據集方面常常是重要的。分布式技術也能幫助處理海量數據，並且當數據不能集中到一起處理時更是至關重要。
編輯本段數據挖掘能做什麼

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）
· 復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
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。
編輯本段數據挖掘中的關聯規則上面演算法講的很清楚了，我來舉個例子：

Training data：
Id age income class
1 young 65 G
2 young 15 B
3 young 75 G
4 senior 40 B
5 senior 100 G
6 senior 60 G

AVC set „age「 for N1：
value class count
young B 1
young G 2
senior B 1
senior G 2

AVC set „income「 for N1：
value class count
15 B 1
40 B 1
60 G 1
65 G 1
75 G 1
100 G 1

AVC set „income「 for N2：
value class count
15 B 1
65 G 1
75 G 1

AVC set „age「 for N2:
value class count
young B 1
young G 2

最後推出雨林： N1
age=young / \ age=senior
/ \
N2 N3

最後提醒一點，對於雨林演算法，訓練樣本集不要大於3百萬。否則改用SPRINT。
1.什麼是關聯規則
在描述有關關聯規則的一些細節之前，我們先來看一個有趣的故事： "尿布與啤酒"的故事。
在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，並一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是："跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在"尿布與啤酒"背後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。Agrawal等於1993年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機采樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。
2.關聯規則挖掘過程、分類及其相關演算法
2.1關聯規則挖掘的過程
關聯規則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產生關聯規則(Association Rules)。
關聯規則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(Large Itemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現的頻率相對於所有記錄而言，必須達到某一水平。一項目組出現的頻率稱為支持度(Support)，以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以經由公式(1)求得包含{A,B}項目組的支持度，若支持度大於等於所設定的最小支持度(Minimum Support)門檻值時，則{A,B}稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組(Frequent k-itemset)，一般表示為Large k或Frequent k。演算法並從Large k的項目組中再產生Large k+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。
關聯規則挖掘的第二階段是要產生關聯規則(Association Rules)。從高頻項目組產生關聯規則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產生規則，在最小信賴度(Minimum Confidence)的條件門檻下，若一規則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規則為關聯規則。例如：經由高頻k-項目組{A,B}所產生的規則AB，其信賴度可經由公式(2)求得，若信賴度大於等於最小信賴度，則稱AB為關聯規則。
就沃爾馬案例而言，使用關聯規則挖掘技術，對交易資料庫中的紀錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小信賴度兩個門檻值，在此假設最小支持度min_support=5% 且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關聯規則將必須同時滿足以上兩個條件。若經過挖掘過程所找到的關聯規則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關聯規則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%於此應用範例中的意義為:在所有的交易紀錄資料中，至少有5%的交易呈現尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%於此應用範例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀錄資料中，至少有70%的交易會同時購買啤酒。因此，今後若有某消費者出現購買尿布的行為，超市將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據「尿布，啤酒」關聯規則，因為就該超市過去的交易紀錄而言，支持了「大部份購買尿布的交易，會同時購買啤酒」的消費行為。
從上面的介紹還可以看出，關聯規則挖掘通常比較適用與記錄中的指標取離散值的情況。如果原始資料庫中的指標值是取連續的數據，則在關聯規則挖掘之前應該進行適當的數據離散化（實際上就是將某個區間的值對應於某個值），數據的離散化是數據挖掘前的重要環節，離散化的過程是否合理將直接影響關聯規則的挖掘結果。
2.2關聯規則的分類
按照不同情況，關聯規則可以進行分類如下：
1.基於規則中處理的變數的類別，關聯規則可以分為布爾型和數值型。
布爾型關聯規則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變數之間的關系；而數值型關聯規則可以和多維關聯或多層關聯規則結合起來，對數值型欄位進行處理，將其進行動態的分割，或者直接對原始的數據進行處理，當然數值型關聯規則中也可以包含種類變數。例如：性別=「女」=>職業=「秘書」 ，是布爾型關聯規則；性別=「女」=>avg（收入）=2300，涉及的收入是數值類型，所以是一個數值型關聯規則。
2.基於規則中數據的抽象層次，可以分為單層關聯規則和多層關聯規則。
在單層的關聯規則中，所有的變數都沒有考慮到現實的數據是具有多個不同的層次的；而在多層的關聯規則中，對數據的多層性已經進行了充分的考慮。例如：IBM台式機=>Sony列印機，是一個細節數據上的單層關聯規則；台式機=>Sony列印機，是一個較高層次和細節層次之間的多層關聯規則。
3.基於規則中涉及到的數據的維數，關聯規則可以分為單維的和多維的。
在單維的關聯規則中，我們只涉及到數據的一個維，如用戶購買的物品；而在多維的關聯規則中，要處理的數據將會涉及多個維。換成另一句話，單維關聯規則是處理單個屬性中的一些關系；多維關聯規則是處理各個屬性之間的某些關系。例如：啤酒=>尿布，這條規則只涉及到用戶的購買的物品；性別=「女」=>職業=「秘書」，這條規則就涉及到兩個欄位的信息，是兩個維上的一條關聯規則。
2.3關聯規則挖掘的相關演算法
1.Apriori演算法：使用候選項集找頻繁項集
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
該演算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然後由頻集產生強關聯規則，這些規則必須滿足最小支持度和最小可信度。然後使用第1步找到的頻集產生期望的規則，產生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這里採用的是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那麼只有那些大於用戶給定的最小可信度的規則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞推的方法。
可能產生大量的候選集,以及可能需要重復掃描資料庫，是Apriori演算法的兩大缺點。
2.基於劃分的演算法
Savasere等設計了一個基於劃分的演算法。這個演算法先把資料庫從邏輯上分成幾個互不相交的塊，每次單獨考慮一個分塊並對它生成所有的頻集，然後把產生的頻集合並，用來生成所有可能的頻集，最後計算這些項集的支持度。這里分塊的大小選擇要使得每個分塊可以被放入主存，每個階段只需被掃描一次。而演算法的正確性是由每一個可能的頻集至少在某一個分塊中是頻集保證的。該演算法是可以高度並行的，可以把每一分塊分別分配給某一個處理器生成頻集。產生頻集的每一個循環結束後，處理器之間進行通信來產生全局的候選k-項集。通常這里的通信過程是演算法執行時間的主要瓶頸；而另一方面，每個獨立的處理器生成頻集的時間也是一個瓶頸。
3.FP-樹頻集演算法
針對Apriori演算法的固有缺陷，J. Han等提出了不產生候選挖掘頻繁項集的方法：FP-樹頻集演算法。採用分而治之的策略，在經過第一遍掃描之後，把資料庫中的頻集壓縮進一棵頻繁模式樹（FP-tree），同時依然保留其中的關聯信息，隨後再將FP-tree分化成一些條件庫，每個庫和一個長度為1的頻集相關，然後再對這些條件庫分別進行挖掘。當原始數據量很大的時候，也可以結合劃分的方法,使得一個FP-tree可以放入主存中。實驗表明，FP-growth對不同長度的規則都有很好的適應性，同時在效率上較之Apriori演算法有巨大的提高。
3.該領域在國內外的應用
3．1關聯規則發掘技術在國內外的應用
就目前而言，關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在西方金融行業企業中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。現在銀行天天都在開發新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果資料庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個住房改善貸款，這些產品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，資料庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什麼產品感興趣。
同時，一些知名的電子商務站點也從強大的關聯規則挖掘中的受益。這些電子購物網站使用關聯規則中規則進行挖掘，然後設置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網站使用它們設置相應的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關的另外一種商品的廣告。
但是目前在我國，「數據海量，信息缺乏」是商業銀行在數據大集中之後普遍所面對的尷尬。目前金融業實施的大多數資料庫只能實現數據的錄入、查詢、統計等較低層次的功能，卻無法發現數據中存在的各種有用的信息，譬如對這些數據進行分析，發現其數據模式及特徵，然後可能發現某個客戶、消費群體或組織的金融和商業興趣，並可觀察金融市場的變化趨勢。可以說，關聯規則挖掘的技術在我國的研究與應用並不是很廣泛深入。
3．2近年來關聯規則發掘技術的一些研究
由於許多應用問題往往比超市購買問題更復雜，大量研究從不同的角度對關聯規則做了擴展，將更多的因素集成到關聯規則挖掘方法之中，以此豐富關聯規則的應用領域，拓寬支持管理決策的范圍。如考慮屬性之間的類別層次關系，時態關系，多表挖掘等。近年來圍繞關聯規則的研究主要集中於兩個方面，即擴展經典關聯規則能夠解決問題的范圍，改善經典關聯規則挖掘演算法效率和規則興趣性。
編輯本段數據挖掘技術實現
在技術上可以根據它的工作過程分為：數據的抽取、數據的存儲和管理、數據的展現等關鍵技術。
·數據的抽取
數據的抽取是數據進入倉庫的入口。由於數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、離線的數據存儲介質中導入數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等幾個方面的處理。在數據抽取方面，未來的技術發展將集中在系統功能集成化方面，以適應數據倉庫本身或數據源的變化，使系統更便於管理和維護。
·數據的存儲和管理
數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫的特性，也決定了其對外部數據的表現形式。數據倉庫管理所涉及的數據量比傳統事務處理大得多，且隨時間的推移而快速累積。在數據倉庫的數據存儲和管理中需要解決的是如何管理大量的數據、如何並行處理大量的數據、如何優化查詢等。目前，許多資料庫廠家提供的技術解決方案是擴展關系型資料庫的功能，將普通關系資料庫改造成適合擔當數據倉庫的伺服器。
·數據的展現
在數據展現方面主要的方式有：
查詢：實現預定義查詢、動態查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢；報表：產生關系數據表格、復雜表格、OLAP表格、報告以及各種綜合報表；可視化：用易於理解的點線圖、直方圖、餅圖、網狀圖、互動式可視化、動態模擬、計算機動畫技術表現復雜數據及其相互關系；統計：進行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統計分析；挖掘：利用數據挖掘等方法，從數據中得到關於數據關系和模式的知識。
編輯本段數據挖掘與數據倉庫融合發展
數據挖掘和數據倉庫的協同工作，一方面，可以迎合和簡化數據挖掘過程中的重要步驟，提高數據挖掘的效率和能力，確保數據挖掘中數據來源的廣泛性和完整性。另一方面，數據挖掘技術已經成為數據倉庫應用中極為重要和相對獨立的方面和工具。
數據挖掘和數據倉庫是融合與互動發展的，其學術研究價值和應用研究前景將是令人振奮的。它是數據挖掘專家、數據倉庫技術人員和行業專家共同努力的成果，更是廣大渴望從資料庫「奴隸」到資料庫「主人」轉變的企業最終用戶的通途。
統計學與數據挖掘
統計學和數據挖掘有著共同的目標：發現數據中的結構。事實上，由於它們的目標相似，一些人（尤其是統計學家）認為數據挖掘是統計學的分支。這是一個不切合實際的看法。因為數據挖掘還應用了其它領域的思想、工具和方法，尤其是計算機學科，例如資料庫技術和機器學習，而且它所關注的某些領域和統計學家所關注的有很大不同。
1．統計學的性質
試圖為統計學下一個太寬泛的定義是沒有意義的。盡管可能做到，但會引來很多異議。相反，我要關注統計學不同於數據挖掘的特性。
差異之一同上節中最後一段提到的相關，即統計學是一門比較保守的學科，目前有一種趨勢是越來越精確。當然，這本身並不是壞事，只有越精確才能避免錯誤，發現真理。但是如果過度的話則是有害的。這個保守的觀點源於統計學是數學的分支這樣一個看法，我是不同意這個觀點的,盡管統計學確實以數學為基礎（正如物理和工程也以數學為基礎，但沒有被認為是數學的分支），但它同其它學科還有緊密的聯系。
數學背景和追求精確加強了這樣一個趨勢：在採用一個方法之前先要證明，而不是象計算機 這

⑷ 求推薦一個好的股票數據分析網站

大散戶——股市數據挖掘網，基本的一些數據分析都有了。

⑸ 通達信軟體如何設置盤中股票異動提示，

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。參考資料： http://www.wgnj123.com/html/gupiaoruanjian/20070628/2137.html

⑹ 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：

• 股票市場的價格預測，利用歷史數據對股票未來的價格進行預測，幫助投資者決策。

• 資產配置，通過分析金融數據，幫助投資者合理配置資產，使投資回報最大化。

• 風險評估，利用金融數據進行風險評估，幫助投資者了解投資風險，並進行風險管理。

• 自動交易，利用金融數據進行交易策略的設計和執行，進行自動化交易。

• 定量研究，利用金融數據進行定量研究，對金融市場的行為進行深入的研究。

⑺ 方大炭素 股票分析方大炭素的股吧方大炭素股份最新聞

最近化工板塊的表現很吸引人，相關個股漲幅比較突出，市場上的投資者也把很多的目光投向了化工板塊。頃飢學姐這就跟大家科普一下化工細分行業中炭素製品的龍頭公司--方大炭素。

對方大炭素分析前，我整理好的化工行業龍頭股名單分享給大家，點擊就可以領取：寶藏資料：化工行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：方大炭素是世界首列的優質炭素製品生產供應基地和涉核炭材料科研生產基地，石墨及炭素製品、特礦粉的生產與銷售是主要經營范圍。產品廣泛應用於冶金、化工等行業和高科技領域，是國內炭素行業數一數二的企業。

在簡單介紹完了方大炭素的公司情況後，下面我們就來了解一下大炭素公司還有那些吸引人的地方，值得我們投資嗎？

亮點一：在質量體系、生產技術、科研能力、人才隊伍、設備等方面的競爭優勢突出

方大炭素具有世界一流的生產技術水平，生產出來的石墨電極等產品同美日等發達國家的炭素公司質量可以說幾乎一樣。此外，國外用戶對部分出口產品反映良好，各項技術指標與國際先進水平都沒有差距。在國內外市場上公司高端炭素產品顯示了強大的競爭力。公司依據多年炭素製品的研發與生產經驗，對適用炭素製品工藝特性的管理體系進行完善和持續的改進。

公司依法享有自主的關鍵技術知識產權，並享有獨立的使用權和所有權。高爐炭磚、核電用炭/石墨材料、石墨烯制備及應用技術的研究和生產一直處於國內的領先地位。公司引進突出的人才，壯大研發隊伍建設，持續深入強化前沿科研體系方面的優勢。公司擁有從美日德等國家引進的先進設備，現在公司所擁有的碳素製品生產設備均已達到國際的先進水平。

亮點二：多業務產品齊頭並進、共同發力

方大炭素不只是做好傳統產品，同時，也在積極研發碳材料新產品，努力將公司打造成集研發與生產復合型炭材料於一體的企業，努力打造出有社會價值的重拳產品。目前公司已將高溫冷堆含硼炭材料應用於核電站，同時也在發展優質石墨烯及其終端應用以及布局碳纖維，這就逐漸形成了很有特色的產業鏈體系。這些都有利於方大炭素在行業內不斷做大做強，公司的發展勢頭大好，未來值得期待,

由於篇幅受限，更多方大炭素的相關信息，都被我寫進了這篇文章里，點擊這里雀做返就能看：【深度研報】方大炭素點評，建議收藏！

二、從行業角度來看

分散競爭階段這種情形目前依舊存在，可是由於市場、政策、資金、環保等因素，中小企業漸漸被舍棄。由於政策中要求，提高電爐胡答鋼市場佔有率將使得市場對超高功率石墨電極的需求得以增加，另外，疫情過後復工復產，下游市場良好，公司石墨電極產品價格和銷量均同步上升。這意味著炭素行業的集中度以及公司業績有望進一步提高。除此外，碳素新材料一直都是公司積極研發中的一個項目，對於國外的壟斷技術現在已經徹底打破，公司的行業競爭力也在不斷的提升。作為這些行業中的領先者，方大炭素將會率先享受到行業發展所帶來的紅利。

大體上來說，我認為方大素在化工行業中的龍頭企業，在行業改變之際會發展的越來越迅速。但是這篇文章有一定的延遲性，想更加准確的知道關於方大炭素在未來的發展如何，點開鏈接即可，有專業的投顧會幫助你正確的選擇股票，接下來就去看一看方大碳素，現在行情是適合買入還是賣出：【免費】測一測方大炭素還有機會嗎？

應答時間：2021-12-01，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

⑻ 股票重要指標有哪些

股票技術分析常用指標有：MACD、KDJ、布林帶、RSI、威廉、MA、量倉等等。

KDJ

KDJ指標又叫隨機指標，應用法則是三條曲線，在應用時主要從五個方面進行考慮:KD的取值的絕對數字；KD曲線的形態；KD指標的交叉；KD指標的背離；J指標的取值大小。

第一，從KD的取值方面考慮。KD的取值范圍都是0~100，將其劃分為幾個區域:80以上為超買區，20以下為超賣區，其餘為徘徊區。

根據這種劃分，KD超過80就應該考慮賣出了，低於20就應該考慮買入了。應該說明的是，上述劃分只是一個應用KD指標的初步過程，僅僅是信號，完全按這種方法進行操作很容易招致損失。

MACD

MACD是根據移動平均線的優點所發展出來的技術工具。MACD吸收了移動平均線的優點。運用移動平均線判斷買賣時機，在趨勢明顯時收效很大，但如果碰上牛皮盤整的行情，所發出的信號頻繁而不準確。根據移動平均線原理所發展出來的MACD， 一則去掉移動平均線頻繁的假訊號缺陷，二則能確保移動平均線最大的戰果。

應 用

1. MACD金叉：DIF由下向上突破DEM，為買入信號。

2. MACD死叉：DIF由上向下突破DEM，為賣出信號。

3. MACD綠轉紅：MACD值由負變正，市場由空頭轉為多頭。

4. MACD紅轉綠：MACD值由正變負，市場由多頭轉為空頭。

布林帶

BOLL指標即布林線指標，其利用統計原理，求出股價的標准差及其信賴區間，從而確定股價的波動范圍及未來走勢，利用波帶顯示股價的安全高低價位，因而也被稱為布林帶。

其上下限范圍不固定，隨股價的滾動而變化。布林指標股價波動在上限和下限的區間之內，這條帶狀區的寬窄，隨著股價波動幅度的大小而變化，股價漲跌幅度加大時，帶狀區變寬，漲跌幅度狹小盤整時，帶狀區則變窄。

威廉

威廉指標(William's %R) 原理：用當日收盤價在最近一段時間股價分布的相對位置來描述超買和超賣程度。

演算法： N日內最高價與當日收盤價的差，除以N日內最高價與最低價的差，結果放大100倍。參數：N 統計天數 一般取14天

用法： 1.低於20，超買，即將見頂，應及時賣出 2.高於80，超賣，即將見底，應伺機買進 3.與RSI、MTM指標配合使用，效果更好

MA

MA，又稱移動平均線，是藉助統計處理方式將若干天的股票價格加以平均，然後連接成一條線，用以觀察股價趨勢。移動平均線通常有3日、6日、10日、12日、24日、30日、72日、200日、288日、13周、26周、52周等等，不一而足，其目的在取得某一段期間的平均成本，而以此平均成本的移動曲線配合每日收盤價的線路變化分析某一期間多空的優劣形勢，以研判股價的可能變化。

自入市以來，在股市沉浮多年，對於股票投資具有深入的研究，善於數據挖掘和財務分析，對於國家政策和經濟形勢發展具有敏銳的觀察力；與此同時，憑借在股市多年沉浮的經驗，自創了目前正在使用的選股系統，在起起伏伏的行情中，對於起漲的牛股可謂是「於百萬軍中取上將之頭，如探囊取物耳」話不多說，一看究竟：

首先我們來介紹主圖指標：

⑼ 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