股票数据聚类分析

㈠ 股指期货对股票市场影响实证分析

股指期货市场以期货交易方式复制了现货交易，犹如给原本单轨运行的股票市场又铺了另一条轨道，对维护股市稳定、健康、可持续发展具有积极作用。 长期以来，我

㈡ 求股票交易价格计算方法。

举个例子：某日某股票在集合竟价时间内的买卖申报状况如下，求集合竞价成交价格。 12元价位的成交量最大，为440手，高于12.00元价位的买入委托300手和低于12.00元价位的卖出委托280手全部满足成交愿望。三个条件全部具备，因此12.00元为该股票当日的集合竞价的成交价格，即当日开盘。

股票的理论价格的计算公式是：预期股息/市场利率。
得出来的价格一般与发行价格相同，但是发行价格不得低于票面金额。其发行价格一般多于票面价格0.01元，其发行价格为1.01元。市场价格一般是指在二级市场上买卖的价格，是由股票的供求关系决定并受多种因素影响，起伏变化较大。而交易的价格又相对于发行价格而言的一种价格，是指买卖双方对已经发行过的证券进行交易时报出或成交的价格。
股票交易成交价格是由影响股票价格的各种因素共同作用的结果。从交易技术的角度来看股票交易价格是如何产生的。
1.股票交易按价格优先、时间优先的原则竟价撮合成交。价格优先是指较高价格买进申报优先于较低价格买进申报，较低价格卖出申报优先于较高价格卖出申报。而时间优先是指买卖方向、价格相同的，先申报者优先于后申报者。先后顺序按交易主机接受申报的时间确定。 2。集合竞价时，成交价格的确定原则是a。成交量最大的价位b。高于成交价格的买进申报与低于成交价格的卖出申报全部成交c。与成交价格相同的买方或卖方至少有一方全部成交。两个以上价位符合上述条件的，上交所取其中间价为成交价，深交所取距前收盘价最低的价位为成交价。集合竟价的所有交易以同一价格成交。


另外除股价外还有股票交易费。
股票交易费用是指投资者在委托买卖证券时应支付的各种税收和费用的总和，通常包括印花税、佣金、过户费、其他费用等几个方面的内容。

一、印花税

印花税是根据国家税法规定，在股票(包括A股和B股)成交后对买卖双方投资者按照规定的税率分别征收的税金。印花税的缴纳是由证券经营机构在同投资者交割中代为扣收，然后在证券经营机构同证券交易所或登记结算机构的清算交割中集中结算，最后由登记结算机构统一向征税机关缴纳。其收费标准是按A股成交金额的4‰计收，基金、债券等均无此项费用。

二、佣金

佣金是指投资者在委托买卖证券成交之后按成交金额的一定比例支付给券商的费用。此项费用一般由券商的经纪佣金、证券交易所交易经手费及管理机构的监管费等构成。

三、过户费

过户费是指投资者委托买卖的股票、基金成交后买卖双方为变更股权登记所支付的费用。这笔收入属于证券登记清算机构的收入，由证券经营机构在同投资者清算交割时代为扣收。过户费的收费标准为：上海证券交易所A股、基金交易的过户费为成交票面金额的1‰，起点为1元，其中0.5‰由证券经营机构交登记公司;深圳证券交易所免收A股、基金、债券的交易过户费。

四、其他费用

其他费用是指投资者在委托买卖证券时，向证券营业部缴纳的委托费(通讯费)、撤单费、查询费、开户费、磁卡费以及电话委托、自助委托的刷卡费、超时费等。这些费用主要用于通讯、设备、单证制作等方面的开支。

其中委托费在一般情况下，投资者在上海、深圳本地买卖沪、深证券交易所的证券时，向证券营业部缴纳1元委托费，异地缴纳5元委托费。其他费用由券商根据需要酌情收取，一般没有明确的收费标准，只要其收费得到当地物价部门批准即可，目前有相当多的证券经营机构出于竞争的考虑而减免部分或全部此类费用。

㈢ 分类数据分析中的拟合优度检验

知识图谱
继续我们的知识总结，本文总结包括：多选题研究、聚类分析研究、权重研究、非参数检验、数据分布。
查看本系列之前的文章，可点击下面的链接：论文里的分析方法要用哪一种，SPSSAU告诉你答案论文常用数据分析方法分类总结-2
11. 多选题研究
多选题分析-SPSSAU
多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
“多选题分析”是针对单个多选题的分析方法，可分析多选题各项的选择比例情况
“单选-多选”是针对X为单选，Y为多选的情况使用的方法，可分析单选和多选题的关系。
“多选-单选”是针对X为多选，Y为单选的情况使用的方法。
“多选-多选”是针对X为多选，Y为多选的情况使用的方法。
12. 聚类分析
聚类分析-SPSSAU
聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。
如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
如果是按变量（标题）聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析。
13. 权重研究
权重研究-SPSSAU
权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
因子分析：因子分析可将多个题项浓缩成几个概括性指标（因子），然后对新生成的各概括性指标计算权重。
熵值法：熵值法是利用熵值携带的信息计算每个指标的权重，通常可配合因子分析或主成分分析得到一级权重，利用熵值法计算二级权重。
AHP层次分析法：AHP层次分析法是一种主观加客观赋值的计算权重的方法。先通过专家打分构造判断矩阵，然后量化计算每个指标的权重。
TOPSIS法：TOPSIS权重法是一种评价多个样本综合排名的方法，用于比较样本的排名。
模糊综合评价：是通过各指标的评价和权重对评价对象得出一个综合性评价。
灰色关联：灰色关联是一种评价多个指标综合排名的方法，用于判断指标排名。
14. 非参数检验
非参数检验-SPSSAU
非参数检验用于研究定类数据与定量数据之间的关系情况。如果数据不满足正态性或方差不齐，可用非参数检验。
单样本Wilcoxon检验用于检验数据是否与某数字有明显的区别。
如果X的组别为两组，则使用MannWhitney统计量，如果组别超过两组，则应该使用Kruskal-Wallis统计量结果，SPSSAU可自动选择。
如果是配对数据，则使用配对样本Wilcoxon检验
如果要研究多个关联样本的差异情况，可以用多样本Friedman检验。
如果是研究定类数据与定量（等级）数据之间的差异性，还可以使用Ridit分析。
15. 数据分布
数据分布-SPSSAU
判断数据分布是选择正确分析方法的重要前提。
正态性：很多分析方法的使用前提都是要求数据服从正态性，比如线性回归分析、相关分析、方差分析等，可通过正态图、P-P/Q-Q图、正态性检验查看数据正态性。
随机性：游程检验是一种非参数性统计假设的检验方法，可用于分析数据是否为随机。
方差齐性：方差齐检验用于分析不同定类数据组别对定量数据时的波动情况是否一致，即方差齐性。方差齐是方差分析的前提，如果不满足则不能使用方差分析。
Poisson分布：如果要判断数据是否满足Poisson分布，可通过Poisson检验判断或者通过特征进行判断是否基本符合Poisson分布（三个特征即：平稳性、独立性和普通性）
卡方拟合优度检验：卡方拟合优度检验是一种非参数检验方法，其用于研究实际比例情况，是否与预期比例表现一致，但只针对于类别数据。
单样本T检验：单样本T检验用于分析定量数据是否与某个数字有着显着的差异性。
上述分析方法均可在SPSSAU中使用分析，以及相关方法问题可查看SPSSAU帮助手册。

㈣ 什么算法可以改进lstm

基于模糊聚类算法改进lstm的预测方法。
发明的目的在于解决股票市场中的价格预测问题，提供一种基于模糊聚类算法改进lstm的预测方法，该预测方法引入模糊聚类算法，对已序列化的数据进行模糊聚类得到隶属度矩阵，并利用隶属度矩阵对经过融合的lstm网络输出进行加权求和，最终得到股票价格预测值，可以有效的模拟股票趋势中的波动特点及场景，使得预测结果更加准确且符合实际。

㈤ 请问SPSS软件在股票和期货等金融领域的应用

可以用到的是线性回归分析，以及一些简单的数据统计

㈥ 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

“星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。”

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

“（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。”

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的“已知和隐藏关系”的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

㈦ 什么是指标正向化，什么是指标负向化

1、指标正向化即正向指标

是代表向上或向前发展、增长的指标，这些指标值越大评价就越好。正向指标也称效益型指标或望大型指标。正向指标是越大越好，越小越不好，逆向指标是，越小越好，或者越大越不好。

定性研究可以获得定量研究得不到的信息；所需经费较少，花费的时间相对来说也较短；研究方法较灵活，研究设计可以随着研究的进展而不断地加以修改；所需的技术设备较简单。

2、指标负向化即负成交量指标又称为负量指标

其作用与正量指标相类似，主要用途除了被利用于寻找买卖点之外，更是侦测大多头市场的主要分析工具。PVI指标的理论观点认为，当日的市况如果价跌量缩时，表示大户主导市场。也就是说，PVI指标主要的功能，在于侦测行情是否属于大户市场。

由于散户扮演着行情追随者的角色，并且具有追涨杀跌的特征。当行情出现价涨量增的走势时，散户的信心增加，介入市场的动机转为积极。此时，财力雄厚的“庄家”或者“大户”，正好趁行情活络的机会，顺势调节股票。

(7)股票数据聚类分析扩展阅读：

金融交易市场中，大户资金的推波助澜，确实扮演着重要角色。由于大户资金雄厚，具有锁定筹码的功能，因此，大部分股民选择股票时，喜欢跟随庄家大户进出。也就是说，一般股民认为，凡是庄家大户积极介入的股票，大致上都有一段利润不错的趋势行情。

虽然大户的资金，对于推动股价行情，具有关键性的力量。但是，散户的资金也是一股不可忽视的力量。只有大户资金的市场，行情的发展有限。一个全面大多头的行情，必须拥有大户与散户集体推动的力量。

NVI指标与PVI指标实际上是同样的作用，只是观察的目标不同而已。如果两种指标的讯号同时发生，一般可视为“大多头”行情来临前的重要征兆。

㈧ 数据挖掘算法与生活中的应用案例

数据挖掘算法与生活中的应用案例

如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的着作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。
本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。
有监督学习有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。
分类算法分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。
预测算法预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。
无监督学习无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。
聚类分析聚类的目的就是实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。
关联分析关联分析的目的在于，找出项目（item）之间内在的联系。常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品（例如游泳裤、防晒霜），从而有助于商家的捆绑销售。
基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。
基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。
垃圾邮件的判别邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件？这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。例如，如果一份邮件的正文中包含“报销”、“发票”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
一般来说，判断邮件是否属于垃圾邮件，应该包含以下几个步骤。
第一，把邮件正文拆解成单词组合，假设某篇邮件包含100个单词。
第二，根据贝叶斯条件概率，计算一封已经出现了这100个单词的邮件，属于垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。如果结果表明，属于垃圾邮件的概率大于正常邮件的概率。那么该邮件就会被划为垃圾邮件。
医学上的肿瘤判断如何判断细胞是否属于肿瘤细胞呢？肿瘤细胞和普通细胞，有差别。但是，需要非常有经验的医生，通过病理切片才能判断。如果通过机器学习的方式，使得系统自动识别出肿瘤细胞。此时的效率，将会得到飞速的提升。并且，通过主观（医生）+客观（模型）的方式识别肿瘤细胞，结果交叉验证，结论可能更加靠谱。
如何操作？通过分类模型识别。简言之，包含两个步骤。首先，通过一系列指标刻画细胞特征，例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等，构成细胞特征的数据。其次，在细胞特征宽表的基础上，通过搭建分类模型进行肿瘤细胞的判断。
基于预测模型的案例这里面主要想介绍两个案例。即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。
红酒品质的判断如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。而口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。但是，统计学家并没有时间去品尝各种各样的红酒，他们觉得通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质了。并且，现在很多酿酒企业其实也都这么干了，通过监测红酒中化学成分的含量，从而控制红酒的品质和口感。
那么，如何判断鉴红酒的品质呢？
第一步，收集很多红酒样本，整理检测他们的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步，通过分类回归树模型进行预测和判断红酒的品质和等级。
搜索引擎的搜索量和股价波动一只南美洲热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动了几下翅膀，可以在两周以后，引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。你在互联网上的搜索是否会影响公司股价的波动？
很早之前，就已经有文献证明，互联网关键词的搜索量（例如流感）会比疾控中心提前1到2周预测出某地区流感的爆发。
同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显着影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。因此，当一只股票的搜索频数增加时，说明投资者对该股票的关注度提升，从而使得该股票更容易被个人投资者购买，进一步地导致股票价格上升，带来正向的股票收益。这是已经得到无数论文验证了的。
基于关联分析的案例：沃尔玛的啤酒尿布啤酒尿布是一个非常非常古老陈旧的故事。故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。原因在于，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以，她们常常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。沃尔玛从数据中发现了这种关联性，因此，将这两种商品并置，从而大大提高了关联销售。
啤酒尿布主要讲的是产品之间的关联性，如果大量的数据表明，消费者购买A商品的同时，也会顺带着购买B产品。那么A和B之间存在关联性。在超市中，常常会看到两个商品的捆绑销售，很有可能就是关联分析的结果。
基于聚类分析的案例：零售客户细分对客户的细分，还是比较常见的。细分的功能，在于能够有效的划分出客户群体，使得群体内部成员具有相似性，但是群体之间存在差异性。其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
例如，针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效的细分客户。将全体客户划分为诸如，理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者、风险均衡者、渠道偏好者等。
基于异常值分析的案例：支付中的交易欺诈侦测采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。这里面基本的原理就是寻找异常值。如果您的刷卡被判定为异常，这笔交易可能会被终止。
异常值的判断，应该是基于一个欺诈规则库的。可能包含两类规则，即事件类规则和模型类规则。第一，事件类规则，例如刷卡的时间是否异常（凌晨刷卡）、刷卡的地点是否异常（非经常所在地刷卡）、刷卡的商户是否异常（被列入黑名单的套现商户）、刷卡金额是否异常（是否偏离正常均值的三倍标准差）、刷卡频次是否异常（高频密集刷卡）。第二，模型类规则，则是通过算法判定交易是否属于欺诈。一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。
基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。在京东商城或者亚马逊购物，总会有“猜你喜欢”、“根据您的浏览历史记录精心为您推荐”、“购买此商品的顾客同时也购买了商品”、“浏览了该商品的顾客最终购买了商品”，这些都是推荐引擎运算的结果。
这里面，确实很喜欢亚马逊的推荐，通过“购买该商品的人同时购买了**商品”，常常会发现一些质量比较高、较为受认可的书。一般来说，电商的“猜你喜欢”（即推荐引擎）都是在协同过滤算法（Collaborative Filter）的基础上，搭建一套符合自身特点的规则库。即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为，在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此，找出最相似的顾客或最关联的产品，从而完成产品的推荐。
基于社会网络分析的案例：电信中的种子客户种子客户和社会网络，最早出现在电信领域的研究。即，通过人们的通话记录，就可以勾勒出人们的关系网络。电信领域的网络，一般会分析客户的影响力和客户流失、产品扩散的关系。
基于通话记录，可以构建客户影响力指标体系。采用的指标，大概包括如下，一度人脉、二度人脉、三度人脉、平均通话频次、平均通话量等。基于社会影响力，分析的结果表明，高影响力客户的流失会导致关联客户的流失。其次，在产品的扩散上，选择高影响力客户作为传播的起点，很容易推动新套餐的扩散和渗透。
此外，社会网络在银行（担保网络）、保险（团伙欺诈）、互联网（社交互动）中也都有很多的应用和案例。
基于文本分析的案例这里面主要想介绍两个案例。一个是类似“扫描王”的APP，直接把纸质文档扫描成电子文档。相信很多人都用过，这里准备简单介绍下原理。另外一个是，江湖上总是传言红楼梦的前八十回和后四十回，好像并非都是出自曹雪芹之手，这里面准备从统计的角度聊聊。
字符识别：扫描王APP手机拍照时会自动识别人脸，还有一些APP，例如扫描王，可以扫描书本，然后把扫描的内容自动转化为word。这些属于图像识别和字符识别（Optical Character Recognition）。图像识别比较复杂，字符识别理解起来比较容易些。
查找了一些资料，字符识别的大概原理如下，以字符S为例。
第一，把字符图像缩小到标准像素尺寸，例如12*16。注意，图像是由像素构成，字符图像主要包括黑、白两种像素。
第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二维直方图投影。就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。从而得到水平方向12个维度的特征向量取值，垂直方向上16个维度的特征向量取值。这样就构成了包含28个维度的字符特征向量。
第三，基于前面的字符特征向量，通过神经网络学习，从而识别字符和有效分类。
文学着作与统计：红楼梦归属这是非常着名的一个争论，悬而未决。对于红楼梦的作者，通常认为前80回合是曹雪芹所着，后四十回合为高鹗所写。其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显着差异。
这事让一群统计学家比较兴奋了。有些学者通过统计名词、动词、形容词、副词、虚词出现的频次，以及不同词性之间的相关系做判断。有些学者通过虚词（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、别、好），判断前后文风的差异。有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显着差异，借此进行写作风格的判断。

以上是小编为大家分享的关于数据挖掘算法与生活中的应用案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈨ 波动聚类（volatility clustering）

经典资本市场理论在描述股票市场收益率变化时，所采用的计量模型一般都假定收益率方差保持不变。这一模型符合金融市场中有效市场理论，运用简便，常用来预测和估算股票价格。但对金融数据的大量实证研究表明，有些假设不甚合理。一些金融时间序列常常会出现某一特征的值成群出现的现象。如对股票收益率建模，其随机搅动项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小波动幅度后面紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动率聚类(volatility clustering)。该现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现为出尖峰厚尾（fattails）的特征。

㈩ 如何进行行业分类

□大摩华鑫基金公司 张靖
行业投资作为一种重要的资产配置手段，是获取超额收益的重要来源。在国民经济发展和宏观经济周期的不同阶段，各个行业面临不同的发展机遇，呈现出不同的发展态势，表现出不同的基本面状况，同时资本市场会产生不同的预期，最终行业间的这些差异必然在股票价格中反映出来。
进行行业投资，首先需要解决行业分类问题。MSCI和标准普尔共同构建的GICS、富时集团和道琼斯指数公司共同构建的ICB是国际上常用的行业分类标准。国内机构推出的行业分类标准由于更多地考虑了国内在经济发展阶段、产业结构现状、行业发展机会等方面的特征，在A股的投资实践中得到了更多的应用。其中考虑到行业的投资价值的同一性的一些行业分类被称为投资型行业分类。
从行业投资角度来讲，行业内部的高相似性和行业之间的高差异性是行业分类的基本原则：高相似性旨在降低来自行业内部的噪音，提高投资收益的稳定性；而行业间的高差异性将决定获得超额收益的空间。这种相似性和差异性不仅体现在行业基本面上，同时也应体现在行业的市场表现上。
在研究行业市场表现的关联度方面，聚类分析方法更为客观和准确。聚类分析是一种数据统计方法，通过量化指标衡量多个样品之间的相似性，并将一些相似程度较高的样本聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品聚合为另一类，直到将所有样品分配到若干个类中，使得同一类中的样品有很大的相似性，而不同类之间的样品有很大的差异性。为了兼顾行业基本面上的异同特性，可以直接使用现有行业分类中的细分子行业的收益率进行聚类分析的基本单元，并在聚类范围自下而上逐步推进。
首先，从同一个小行业的细分子行业进行聚类开始，提取基本面和市场表现最为类似的细分子行业作为一类。以中信二级行业中的石油石化行业为例，其下有炼油、油品销售及仓储、其他石化3个细分子行业，经过聚类分析，炼油和其他石化的市场走势相似性更大，可以合并为一个行业，而油品销售及仓储单独为一个行业。
其次，将小行业内的聚类结果在大行业内部再进行聚类。将上述炼油+其他石化、油品销售及仓储，与所属大行业中同级别的石油开采和油田服务再次进行聚类，结果为石油开采+炼油+其他石化组成一类，油品销售及仓储为一类，油田服务为一类。这与中信行业分类的区别在于取消石油石化行业，将其中油品销售及仓储单独剥离出来，其他的与石油开采合并。
再次，将大行业的聚类的结果在行业群内进行聚类。由于部分行业与相关产业链存在紧密的依赖关系，在基本面上属于相同的产业集群，在二级市场表现上也呈现出高度的相关性。例如，对基建投资相关的行业进行聚类时，得到了与普遍认识吻合的结果：机械行业中的工程机械、建材中的水泥、建筑中的建筑工程在二级市场具有非常高的同步性，因此可将以上3个行业组成一个行业。
沿着现有行业分类层级关系自下而上地进行行业收益率聚类分析，形成的行业分类体系较好地结合了基本面影响因素和市场表现，进一步提高了行业内部的相似性和行业间的差异性。