股票数据数据挖掘模型建立

① 数据挖掘如何建立模型

中心的重要参考。
1.与数据挖掘的过程模型CRISP-DM中的要求相比较，目前在数据中心建设过程中还存在一些问题，主要表现在以下几个方面。
以需求分析代替了商业理解
在CRISP-DM过程模型中，“商业理解”的重点是根据商业目标的要求找出存在的商业问题，并把商业问题转化为数据分析问题，这一过程主要回答了“为什么要做？”的问题。而目前所做的“需求分析”往往是从业务问题出发并转化成了数据分析问题，这一过程只回答了“怎么做？”的问题。这就使得一些数据分析往往没有什么实际作用或者是作用不大，这主要就是因为业务问题解决的商业目标并不清晰。
2. 数据理解工作还不成系统
“数据理解”应该是一个独立的过程，其在整个数据分析应用项目实施过程中非常重要。而在做数据中心建设项目的可行性研究时，只是很粗略地对源数据进行了一些了解，比如了解了源数据是来源于业务系统的数据库还是手工编制的Excel文件，数据大致包含了什么信息等，却并没有对源数据进行细致的分析。此外，对数据质量问题的分析在可行性研究阶段根本尚未建立。因此，数据中心建设项目中分析主题的数学模型虽然建立了，但却缺少足够的数据支持，有时甚至是在项目实施后的阶段才去了解源数据的情况，并仓促将源数据导入数据中心，也并未建立源数据准确、及时提供的保障机制，这就造成了数据分析应用中，数据质量较差、可信度很低的情况。
3. 数据准备不充分
在CRISP-DM过程模型中，“数据准备”也是一个独立的过程，且需要与建立模型的过程互动，通过多次的数据准备，使数据能够被所建立的模型使用。而目前，企业在数据中心的建设中，业务人员和数据中心建设人员并不熟悉业务系统数据库中源数据的情况，也就无法对所需要的数据做准确的描述，而熟悉源数据的人员又不熟悉数据中心建设的需求，因此数据准备阶段的工作量很大，协调成本也很高。
4. 模型评估机制未建立 目前，对模型的评估主要体现在检查功能的实现情况，比如检查所需要的报表、图表、数据是否按要求建立。

② 数据挖掘建模有哪些步骤

1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。

2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。

3.数据预处理，因为数据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。

4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。

5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。

6.实施，数据挖掘流程通过良性循环，最后将整合过后的模型应用于商业，但模型的完成并非代表整个项目完成，知识的获得也可以通过组织化、自动化等机制进行预测应用，该阶段包含部署计划、监督、维护、传承与最后的报告结果，形成整个工作循环。

③ 股票的预测模型有哪些

股票的预测模型：
1、净现金流量折现法；
2、投资机会折现法；
3、股利折现法；
4、盈余折现法；
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④ 数据挖掘有什么步骤

业务理解，指从业务角度来理解项目目标和要求，接着把这些理解知识转换成数据挖掘问题的定义和实现目标的初规划。

2、数据理解(data understanding)

数据理解，指从数据收集开始，然后接着是一系列活动，这些活动的目的是：熟悉数据，甄别数据质量问题、发现对数据的真知灼见、或者探索出令人感兴趣的数据子集并形成对隐藏信息的假设。

3、数据准备(data preparation)

数据准备，指从初原始数据构建终建模数据的全部活动。数据准备很可能被执行多次并且不以任何既定的秩序进行。包括为建模工作准备数据的选择、转换、清洗、构造、整合及格式化等多种数据预处理工作。

4、建立模型(modeling)

建立模型，指选择和使用各种建模技术，并对其参数进行调优。一般地，相同数据挖掘问题类型会有几种技术手段。某些技术对于数据形式有特殊规定，这通常需要重新返回到数据准备阶段。

⑤ 东财数据挖掘的主要步骤

主要步骤大体分为八步。
1、理解数据和数据的来源
2、获取相关知识与技术。
3、整合与检查数据
4、去除错误或不一致的数据
5、建立模型和假设
6、实际数据挖掘工作
7、测试和验证挖掘结果
8、解释和应用
数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。

⑥ 股票模型的建模过程

模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。
模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

⑦ 如何建立数据挖掘过程模型

中心的重要参考。 1.与数据挖掘的过程模型CRISP-DM中的要求相比较，目前，我们在数据中心建设过程中还存在一些问题，主要表现在以下几个方面 以需求分析代替了商业理解 在CRISP-DM过程模型中，“商业理解”的重点是根据商业目标的要求找出存在的商业问题，并把商业问题转化为数据分析问题，这一过程主要回答了“为什么要做？”的问题。而我们目前所做的“需求分析”往往是从业务问题出发并转化成了数据分析问题，这一过程只回答了“怎么做？”的问题。这就使得一些数据分析往往没有什么实际作用或者是作用不大，这主要就是因为业务问题解决的商业目标并不清晰。 2. 数据理解工作还不成系统 “数据理解”应该是一个独立的过程，其在整个数据分析应用项目实施过程中非常重要。而我们在做数据中心建设项目的可行性研究时，只是很粗略地对源数据进行了一些了解，比如了解了源数据是来源于业务系统的数据库还是手工编制的Excel文件，数据大致包含了什么信息等，却并没有对源数据进行细致的分析。此外，对数据质量问题的分析在可行性研究阶段根本尚未建立。因此，数据中心建设项目中分析主题的数学模型虽然建立了，但却缺少足够的数据支持，有时甚至是在项目实施后的阶段才去了解源数据的情况，并仓促将源数据导入数据中心，也并未建立源数据准确、及时提供的保障机制，这就造成了数据分析应用中，数据质量较差、可信度很低的情况。 3. 数据准备不充分 在CRISP-DM过程模型中，“数据准备”也是一个独立的过程，且需要与建立模型的过程互动，通过多次的数据准备，使数据能够被所建立的模型使用。而目前，企业在数据中心的建设中，业务人员和数据中心建设人员并不熟悉业务系统数据库中源数据的情况，也就无法对所需要的数据做准确的描述，而熟悉源数据的人员又不熟悉数据中心建设的需求，因此数据准备阶段的工作量很大，协调成本也很高。 4. 模型评估机制未建立 目前，对模型的评估主要体现在检查功能的实现情况，比如检查所需要的报表、图表、数据是否按要求建立。

⑧ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

⑨ 如何设计股票模型

股票模型 网络名片 股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。 目录概念股票建模建模过程股票模型的作用 编辑本段概念在这里引用数学模型的定义，也可以说，股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。 编辑本段股票建模把个股的实际问题加以提炼，抽象为数学模型，求出模型的解，验证模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题，我们把这一应用过程称为股票建模。 编辑本段建模过程模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。 模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。 模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具） 模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。 模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。 模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。 模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。 编辑本段股票模型的作用第一，能让分析过程简化，并让复杂的分析过程通过数据表达出来。 第二，通过对模型的反复修正，能起到对个股的未来走势起到预测效果。 第三，便于掌握股市行情。

⑩ 怎么做股票模型

我也曾今也想到过这个问题。但是，告诉你一个不幸的消息，股票不可以用模型制作，我以前试过用指数模型和高斯分布做过，但后来去给一个博士谈到这个问题的时候。最终达成一致共识，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之间建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老师布置的作业，你就给她说，不能建立模型。