股票数据挖掘报告

⑴ 什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

• 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

• 数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

• 数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

• 结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

⑵ 正规的股票app有哪些

有很多啊，华泰证券的涨乐财富通、东方财富的软件、中信的信e投都是正规的炒股软件。股票软件即针对股票交易而开发的软件系统，也被称为炒股软件，基础功能包括财经资讯、股票行情、数据挖掘与分析、智能选股、交易系统。
拓展资料
股票（stock）是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。股票是资本市场的长期信用工具，可以转让，买卖，股东凭借它可以分享公司的利润，但也要承担公司运作错误所带来的风险。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。
同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。
股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。
股票软件更准确的称谓应该是证券分析软件或证券决策系统，它的基股票软件本功能是信息的实时揭示（包括行情信息和资讯信息），所以早期的股票软件有时候会被叫做行情软件。股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接），用户则依照一定的技术分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议，这些易用软件大部分是用专业视角剖析整个股市的走势。
股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接）。用户则依照一定的技术分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议。其实，比较正确，或者实在的用法，是应该挑选一款性能稳定、信息精准的软件，结合自己的炒股经验，经过摸索之后，形成一套行之有效的应用法则，那样才是值得信赖的办法，而机械地轻信软件自动发出的进场离场的信号，往往会谬以千里。

⑶ 谁有金融数据挖掘，关联规则分析与挖掘的一些介绍啊

雨林算法的数据结构：
AVC-set:节点n包含的所有纪录在某个属性上的投影，其中该AVC-set包括了属性的不同值在每个类别上的计数。
AVC-group:一个节点n上所有的AVC -set的集合
AVC-set的所占内存的大小正比于对应属性的不同值个数，AVC-group并不是数据库信息的简单的压缩，它只是提供了建立决策树需要的信息， AVC-group所占用的内存空间远远小于数据库所实际占用的空间。
一般设计方案：
AVC_set
{
//存储属性的各个值
DistinctValue[]
//存储属性各个值在某个类上对应的计数
DistinctValueCountForClassA[]
DistinctValueCountForClassB[]
… …
}
AVC_group
{
//节点n中的每个属性的avc_set
AVC_set[]
}
自顶向下决策树算法
BuildTree(Node m,datapatition D,algorithm decisionTree)
对D使用决策树算法decisionTree得到分裂指标crit(n)
令k为节点n的子节点个数
if(k>0)
建立n的k个子节点c1,…,ck
使用最佳分割将D分裂为D1,…,Dk
for(i=1;i<=k;i++)
BuildTree(ci,Di)
endfor
endif
RainForest 算法框架重新定义的部分：
1a) for 每一个属性的谓词p,寻找最佳的分割
1b) decisionTree.find_best_partitioning(AVC-set of p)
1c) endfor
2a) k= decisionTree.decide_splitting_criterion();//决定最终的分割

雨林算法的常规过程：
建立节点的AVC-group
(通过读取整个原始数据库或者某个分支的数据库表或文件)
选择分裂属性和分裂标准：取决于使用雨林算法框架的具体算法，通过逐一检查AVC-set来选择。
将数据分解到各个子节点：必须读取整个数据集(数据库或文件)，将各条数据分解到各个子节点中，此时如果有足够的内存，我们将建立一个或多个子节点的AVC-group

参考资料：李岱 rainforest.ppt 什么是数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
编辑本段数据挖掘的起源
为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。特别地是，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
编辑本段数据挖掘能做什么

1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
· 分类 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 预言（Prediction）
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）
· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
2)数据挖掘分类
以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘
· 直接数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
· 间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。
· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
· 分类 （Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
例子：
a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
b. 分配客户到预先定义的客户分片
注意： 类的个数是确定的，预先定义好的
· 估值（Estimation）
估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子：
a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值
一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
· 预言（Prediction）
通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
决定哪些事情将一起发生。
例子：
a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)
b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
例子：
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）
是对数据挖掘结果的表示方式。
编辑本段数据挖掘中的关联规则上面算法讲的很清楚了，我来举个例子：

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

最后推出雨林： N1
age=young / \ age=senior
/ \
N2 N3

最后提醒一点，对于雨林算法，训练样本集不要大于3百万。否则改用SPRINT。
1.什么是关联规则
在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： "尿布与啤酒"的故事。
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则“尿布，啤酒”，满足下列条件，将可接受“尿布，啤酒”的关联规则。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%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据“尿布，啤酒”关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。
2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。
3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。
2.3关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
2.基于划分的算法
Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。
3.FP-树频集算法
针对Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。
3.该领域在国内外的应用
3．1关联规则发掘技术在国内外的应用
就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。
同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。
但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。
3．2近年来关联规则发掘技术的一些研究
由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。
编辑本段数据挖掘技术实现
在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。
·数据的抽取
数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面，以适应数据仓库本身或数据源的变化，使系统更便于管理和维护。
·数据的存储和管理
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性，也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多，且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前，许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能，将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。
·数据的展现
在数据展现方面主要的方式有：
查询：实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询；报表：产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表；可视化：用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系；统计：进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析；挖掘：利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
编辑本段数据挖掘与数据仓库融合发展
数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的，其学术研究价值和应用研究前景将是令人振奋的。它是数据挖掘专家、数据仓库技术人员和行业专家共同努力的成果，更是广大渴望从数据库“奴隶”到数据库“主人”转变的企业最终用户的通途。
统计学与数据挖掘
统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。
1．统计学的性质
试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。
差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的,尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。
数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机 这

⑷ 求推荐一个好的股票数据分析网站

大散户——股市数据挖掘网，基本的一些数据分析都有了。

⑸ 通达信软件如何设置盘中股票异动提示，

通达信集成版》软件是通达信电子科技有限公司开发的基于Windows平台运行的新一代网上行情交易软件。该软件广泛用于中国证券行业，拥有众多客户包括证券公司、基金公司、商业银行以及广大的股民朋友，在证券行业有极高的声誉。《通达信集成版》软件融合且优化了目前国内证券主流分析软件的主要功能，集行情分析、技术分析、财务分析、资讯信息、互动交流、个人理财于一体，《通达信集成版》软件功能强大，操作简便，具有全方位扩展性，是你理想的行情分析软件。 功能特性 一、 版面定制，展现个性 版面定制可以让用户按照自己的需要将软件的分析界面任性设置成多个分析窗口，让用户可以在同一个版面上查看到更多的信息。用户也可以将定制好的版面保存、导出或导入，和其它的用户交流定制的版面。 二、 ETF分析 ETF 分析通过将上证50指数与ETF的叠加对比，把握折价、溢价关系变化，捕捉更多套利机会 三、 智能选股，筛选黑马 《通达信集成版》软件智能选股器为您提供条件选股、定制选股、智能选股、插件选股和综合选股五种选股模式，无论从技术面还是基本面，您都能快速的选出自己心仪的股票。您还可以将不同分析周期的多个条件组合起来进行组合条件选股，并将选股结果保存到板块中。 四、 自编公式，随心所欲 用户可通过公式管理器自定义指标公式、条件选股公式、交易系统公式和五彩K线公式，把自己的想法变成公式，充分发挥您的聪明才智。通过自定义指标公式，您可以用自己的指标来分析历史数据；通过自定义条件选股公式，您可以选出您想找的股票；通过专家系统公式，您可以自己作专家，确定买卖时机；通过自定义五彩K线公式，您可以在K线图上搜寻特殊的K线形态。此时的您已由一名普通股民晋级为一名高级投资者了。 五、 多日分时图 让用户可以在同一版面上同时显示1－10天的股票分时走势图，细致的了解股市的发展变化。 六、 历史走势图 将光标移动到K线图上的任何一天，确定后就可以显示出该股票当天的历史分时走势图，以及当天的详细买卖盘数据 七、 交易指示，五彩K线 通过交易系统指示，本系统可以帮助您在K线图上标出醒目的买入卖出信号，您可以更好地分析某只股票的历史规律，以预测未来。自动识别各种典型的K线组合！特定的K线模式往往有非常准确的指示作用，系统提供许多种常用五彩K线公式，当选中某一模式后，系统自动在K线图上将属于该模式的K线标识出来，一目了然。另外，系统还支持最高最低点指示。 八、 个人理财 全新的智能化投资管理器，提供三类报表：汇总标、理财纪录表、个股历史交易表。可以设置密码。 本系统特地设置了备忘录功能，以方便股民们用该记事本随时记录一些重要消息和事件，以及灵光突现的炒股感悟和心得。 投资盈亏计算，在进行买卖股票之前，可方便快捷计算出自己的盈亏价位、手续费、资金额。 九、 理财金算盘 在进行买卖股票之前，可方便快捷计算出自己的盈亏价位、手续费、资金额。新的理财金算盘还增加了储蓄存款计算、个人贷款计算、国债收益计算、外币兑换计算、所得税计算和计算器功能。 十、 实时预警 系统预警 实时预警根据投资者设定的条件监控整个股票市场的动向，帮助投资者发现可能忽略或者不能注意到的风吹草动！投资者可以自己定义涨跌幅度、量比、绝对价位、成交量异动、指标突破价位、封停和打开停板等一系列的预警条件，系统将在条件满足时提醒投资者有异动的股票及其异动的特征，投资者可以在分析的同时把握住市场异常变化的瞬间，抓住每一个买卖的时机。投资者只需要设定预警条件，系统就可以为投资者做完所需的监控工作。 指定预警 用户可选择一些自己感兴趣的股票进行指定预警，可以设定价位突破的上下限值。如果这些股票的行情变动异常，则弹出对话框进行预警。 十一、 资讯信息，内容丰富 资讯信息中除了可以显示文字信息外，还可以显示图片和FLASH动画。可同时接入证券公司的网站、各类财经网站，并可实现个股相关同步，如在显示个股行情时，同时显示与该个股相关的财经新闻。 可接入多家资讯和可接入多家F10资料。 十二、 动态播报资讯 软件在盘中动态发布不同分析师对最新沪深股市的股评讯息。一旦有解盘的信息发布，在屏幕的右下角系统会自动跳出一个提示框，告诉您现市场的变化和热点。 十三、 热门板块报表 主要以市场上成交活跃程度作为报表分析对象，以区间换手为主要手段，对板块涨跌幅进行动态排序，并设有“板块领涨股“栏目，点击“涨跌幅排序“便于及时发现热门板块、领涨的龙头股，点击“板块”名称，进入板块内的个股排序报价表，可对板块内的个股进行多种排序操作。在捕捉个股行情行情方面有独到的功效，也是板块联动战法的必备工具。 十四、 历史行情报表 查看历史行情，有助于投资者分析和观察某些股票在过去一段时期的行情统计或某一日的行情，以便对以后的操作做出一个正确的判断。 十五、 强弱分析报表 强弱比较表示股票在不同周期内的强弱程度为分析对象，对股票的不同区间涨跌情况进行统计。列出了个股的今日强度、3日强度、5日强度、10日强度、20日强度、60日强度及年线强度，是证券综合分析的主要工具。配合“强弱”、RSI指标、拖动鼠标右键的“涨跌幅统计”功能，可进行任意区间的强弱统计分析，方便的找寻强势股、超跌股。还可对任意一只股票进行相关性、联动分析。投资者通过强度比较能够轻易的发现今日强势股、弱势股，决定投资方向。 十六、 区间统计 区间分析报表主要以价格涨跌幅度的异常变化为对象 ，包括区建立的涨跌、涨跌幅、区间换手率、市场比例、量变幅度等。区间成交量异动比较找出区间内量异常放大或萎缩的股票，据此判断市场热点；区间震荡幅度比较确定股价稳定程度，震荡幅度越小，表明市场的稳定程度高，风险越小；反之，风险较大。 十七、 股票叠加 《通达信集成版》软件可以将股票K线图进行叠加，也可以将股票分时走势图进行叠加。将多只股票或股票和指数进行叠加比较，对比分析发现个股的异动走势。 十八、 自选股盘中彩色显示 系统将用户的自选股用不同的颜色表示出来，方便用户及时观察自选股的变化情况 十九、 主力大单 主力大单列出盘中成交手数超过规定手数的所有股票，方便观察大资金的动向，规定手数可在系统设置中更改。 二十、 数据挖掘，洞察先机 数据挖掘功能挖的结果是人气选股。行情主站采集所有客户端的人气，按照一定算法统计出个股的关注度和共鸣度，告诉您近期市场关注的热点可能在哪里出现。 二十一、 数据、图像输出 行情图形、行情报表、财务报表等均可以打印输出，同时也可以输出为文本、Excel表格等格式，方便进行再次分析。参考资料： http://www.wgnj123.com/html/gupiaoruanjian/20070628/2137.html

⑹ 结合Python分析金融数据挖掘在量化投资领域中的应用

量化投资领域在金融数据中的应用包括：

• 股票市场的价格预测，利用历史数据对股票未来的价格进行预测，帮助投资者决策。

• 资产配置，通过分析金融数据，帮助投资者合理配置资产，使投资回报最大化。

• 风险评估，利用金融数据进行风险评估，帮助投资者了解投资风险，并进行风险管理。

• 自动交易，利用金融数据进行交易策略的设计和执行，进行自动化交易。

• 定量研究，利用金融数据进行定量研究，对金融市场的行为进行深入的研究。

⑺ 方大炭素 股票分析方大炭素的股吧方大炭素股份最新闻

最近化工板块的表现很吸引人，相关个股涨幅比较突出，市场上的投资者也把很多的目光投向了化工板块。顷饥学姐这就跟大家科普一下化工细分行业中炭素制品的龙头公司--方大炭素。

对方大炭素分析前，我整理好的化工行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：化工行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：方大炭素是世界首列的优质炭素制品生产供应基地和涉核炭材料科研生产基地，石墨及炭素制品、特矿粉的生产与销售是主要经营范围。产品广泛应用于冶金、化工等行业和高科技领域，是国内炭素行业数一数二的企业。

在简单介绍完了方大炭素的公司情况后，下面我们就来了解一下大炭素公司还有那些吸引人的地方，值得我们投资吗？

亮点一：在质量体系、生产技术、科研能力、人才队伍、设备等方面的竞争优势突出

方大炭素具有世界一流的生产技术水平，生产出来的石墨电极等产品同美日等发达国家的炭素公司质量可以说几乎一样。此外，国外用户对部分出口产品反映良好，各项技术指标与国际先进水平都没有差距。在国内外市场上公司高端炭素产品显示了强大的竞争力。公司依据多年炭素制品的研发与生产经验，对适用炭素制品工艺特性的管理体系进行完善和持续的改进。

公司依法享有自主的关键技术知识产权，并享有独立的使用权和所有权。高炉炭砖、核电用炭/石墨材料、石墨烯制备及应用技术的研究和生产一直处于国内的领先地位。公司引进突出的人才，壮大研发队伍建设，持续深入强化前沿科研体系方面的优势。公司拥有从美日德等国家引进的先进设备，现在公司所拥有的碳素制品生产设备均已达到国际的先进水平。

亮点二：多业务产品齐头并进、共同发力

方大炭素不只是做好传统产品，同时，也在积极研发碳材料新产品，努力将公司打造成集研发与生产复合型炭材料于一体的企业，努力打造出有社会价值的重拳产品。目前公司已将高温冷堆含硼炭材料应用于核电站，同时也在发展优质石墨烯及其终端应用以及布局碳纤维，这就逐渐形成了很有特色的产业链体系。这些都有利于方大炭素在行业内不断做大做强，公司的发展势头大好，未来值得期待,

由于篇幅受限，更多方大炭素的相关信息，都被我写进了这篇文章里，点击这里雀做返就能看：【深度研报】方大炭素点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

分散竞争阶段这种情形目前依旧存在，可是由于市场、政策、资金、环保等因素，中小企业渐渐被舍弃。由于政策中要求，提高电炉胡答钢市场占有率将使得市场对超高功率石墨电极的需求得以增加，另外，疫情过后复工复产，下游市场良好，公司石墨电极产品价格和销量均同步上升。这意味着炭素行业的集中度以及公司业绩有望进一步提高。除此外，碳素新材料一直都是公司积极研发中的一个项目，对于国外的垄断技术现在已经彻底打破，公司的行业竞争力也在不断的提升。作为这些行业中的领先者，方大炭素将会率先享受到行业发展所带来的红利。

大体上来说，我认为方大素在化工行业中的龙头企业，在行业改变之际会发展的越来越迅速。但是这篇文章有一定的延迟性，想更加准确的知道关于方大炭素在未来的发展如何，点开链接即可，有专业的投顾会帮助你正确的选择股票，接下来就去看一看方大碳素，现在行情是适合买入还是卖出：【免费】测一测方大炭素还有机会吗？

应答时间：2021-12-01，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

⑻ 股票重要指标有哪些

股票技术分析常用指标有：MACD、KDJ、布林带、RSI、威廉、MA、量仓等等。

KDJ

KDJ指标又叫随机指标，应用法则是三条曲线，在应用时主要从五个方面进行考虑:KD的取值的绝对数字；KD曲线的形态；KD指标的交叉；KD指标的背离；J指标的取值大小。

第一，从KD的取值方面考虑。KD的取值范围都是0~100，将其划分为几个区域:80以上为超买区，20以下为超卖区，其余为徘徊区。

根据这种划分，KD超过80就应该考虑卖出了，低于20就应该考虑买入了。应该说明的是，上述划分只是一个应用KD指标的初步过程，仅仅是信号，完全按这种方法进行操作很容易招致损失。

MACD

MACD是根据移动平均线的优点所发展出来的技术工具。MACD吸收了移动平均线的优点。运用移动平均线判断买卖时机，在趋势明显时收效很大，但如果碰上牛皮盘整的行情，所发出的信号频繁而不准确。根据移动平均线原理所发展出来的MACD， 一则去掉移动平均线频繁的假讯号缺陷，二则能确保移动平均线最大的战果。

应 用

1. MACD金叉：DIF由下向上突破DEM，为买入信号。

2. MACD死叉：DIF由上向下突破DEM，为卖出信号。

3. MACD绿转红：MACD值由负变正，市场由空头转为多头。

4. MACD红转绿：MACD值由正变负，市场由多头转为空头。

布林带

BOLL指标即布林线指标，其利用统计原理，求出股价的标准差及其信赖区间，从而确定股价的波动范围及未来走势，利用波带显示股价的安全高低价位，因而也被称为布林带。

其上下限范围不固定，随股价的滚动而变化。布林指标股价波动在上限和下限的区间之内，这条带状区的宽窄，随着股价波动幅度的大小而变化，股价涨跌幅度加大时，带状区变宽，涨跌幅度狭小盘整时，带状区则变窄。

威廉

威廉指标(William's %R) 原理：用当日收盘价在最近一段时间股价分布的相对位置来描述超买和超卖程度。

算法： N日内最高价与当日收盘价的差，除以N日内最高价与最低价的差，结果放大100倍。参数：N 统计天数 一般取14天

用法： 1.低于20，超买，即将见顶，应及时卖出 2.高于80，超卖，即将见底，应伺机买进 3.与RSI、MTM指标配合使用，效果更好

MA

MA，又称移动平均线，是借助统计处理方式将若干天的股票价格加以平均，然后连接成一条线，用以观察股价趋势。移动平均线通常有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间的平均成本，而以此平均成本的移动曲线配合每日收盘价的线路变化分析某一期间多空的优劣形势，以研判股价的可能变化。

自入市以来，在股市沉浮多年，对于股票投资具有深入的研究，善于数据挖掘和财务分析，对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力；与此同时，凭借在股市多年沉浮的经验，自创了目前正在使用的选股系统，在起起伏伏的行情中，对于起涨的牛股可谓是“于百万军中取上将之头，如探囊取物耳”话不多说，一看究竟：

首先我们来介绍主图指标：

⑼ 如何利用机器学习和人工智能技术来预测股票市场的走势和风险

利用机器学习和人工智能技术来预测股票市场的走势和风险是当前热门的研究领域之一。以下是一些常见的方法：
1. 数据收集：机器学习和人工智能技术需要大量的数据来训练和预测。因此，首先需要收集各种市场数据，如股票价格、公司财务报表、新闻报道等等。
2. 特征选择：在数据收集之后，需要对数据进行处理和特征提取。此时可以运用一些数据挖掘技术，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），来选择最相关的特征。
3. 模型选择：根据数据特征和预测需求，可以选择适合的机器学习或人工智能模型。例如，可以使用决策树、神经网络、支持向量机等算法来预测股票价格或市场走势。
4. 训练和预测：在选择好模型之后，需要使用历史数据来训练模型，并根据训练结果进行调整和优化。然后，可以利用训练好的模型来预测市场的走势和风险。
5. 风险控制：在使用机器学习和人工智能技术预测股票市场之前，需要对结果进行评估和风险控制。如何评估模型的准确性和稳定性，如何控制模型产生的误差和风险，这些都是需要注意的问题。
需要注意的是，股票市场的走势和风险受到多种因素的影响，如政策、经济、地缘政治等等，因此穗迹单纯依靠机器学习和人工智能技术是不能完全预测和控制市场的念穗。猜高并