数据挖掘预测股票

A. 数据挖掘算法有哪些

统计和可视化要想建立一个好的预言模型，你必须了解自己的数据。最基本的方法是计算各种统计变量（平均值、方差等）和察看数据的分布情况。你也可以用数据透视表察看多维数据。数据的种类可分为连续的，有一个用数字表示的值（比如销售量）或离散的，分成一个个的类别（如红、绿、蓝）。离散数据可以进一步分为可排序的，数据间可以比较大小（如，高、中、低）和标称的，不可排序（如邮政编码）。图形和可视化工具在数据准备阶段尤其重要，它能让你快速直观的分析数据，而不是给你枯燥乏味的文本和数字。它不仅让你看到整个森林，还允许你拉近每一棵树来察看细节。在图形模式下人们很容易找到数据中可能存在的模式、关系、异常等，直接看数字则很难。可视化工具的问题是模型可能有很多维或变量，但是我们只能在2维的屏幕或纸上展示它。比如，我们可能要看的是信用风险与年龄、性别、婚姻状况、参加工作时间的关系。因此，可视化工具必须用比较巧妙的方法在两维空间内展示n维空间的数据。虽然目前有了一些这样的工具，但它们都要用户“训练”过他们的眼睛后才能理解图中画的到底是什么东西。对于眼睛有色盲或空间感不强的人，在使用这些工具时可能会遇到困难。聚集（分群）聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。与分类不同（见后面的预测型数据挖掘），在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。神经元网络和K-均值是比较常用的聚集算法。不要把聚集与分类混淆起来。在分类之前，你已经知道要把数据分成哪几类，每个类的性质是什么，聚集则恰恰相反。关联分析关联分析是寻找数据库中值的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。序列模式与此类似，他寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌的分析。关联规则可记为A==>B，A称为前提和左部（LHS），B称为后续或右部（RHS）。如关联规则“买锤子的人也会买钉子”，左部是“买锤子”，右部是“买钉子”。要计算包含某个特定项或几个项的事务在数据库中出现的概率只要在数据库中直接统计即可。某一特定关联（“锤子和钉子”）在数据库中出现的频率称为支持度。比如在总共1000个事务中有15个事务同时包含了“锤子和钉子”，则此关联的支持度为1.5%。非常低的支持度（比如1百万个事务中只有一个）可能意味着此关联不是很重要，或出现了错误数据（如，“男性和怀孕”）。要找到有意义的规则，我们还要考察规则中项及其组合出现的相对频率。当已有A时，B发生的概率是多少？也即概率论中的条件概率。回到我们的例子，也就是问“当一个人已经买了锤子，那他有多大的可能也会买钉子？”这个条件概率在数据挖掘中也称为可信度，计算方法是求百分比：（A与B同时出现的频率）/（A出现的频率）。让我们用一个例子更详细的解释这些概念： 总交易笔数（事务数）：1,000包含“锤子”：50包含“钉子”：80包含“钳子”：20包含“锤子”和“钉子”：15包含“钳子”和“钉子”：10包含“锤子”和“钳子”：10包含“锤子”、“钳子”和“钉子”：5 则可以计算出： “锤子和钉子”的支持度=1.5%（15/1,000）“锤子、钉子和钳子”的支持度=0.5%（5/1,000）“锤子==>钉子”的可信度=30%（15/50）“钉子==>锤子”的可信度=19%（15/80）“锤子和钉子==>钳子”的可信度=33%（5/15）“钳子==>锤子和钉子”的可信度=25%（5/20）

B. 股票市场搞数据挖掘，数据分析来炒股有没机会

有机会，而且机会不小，但是我等散户靠数据分析，可能自身实力差的太悬殊了。
硬件设备就不达标哦。

C. 请问淘师爷，你们的数据挖掘技术有哪些应用

由于管理信息系统和POS系统在商业尤其是零售业内的普遍使用,特别是条形码技术的使用,从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据,并且数据量在不断激增。对市场行销来说,通过数据分析了解客户购物行为的一些特征,对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析,可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息,从而为商业决策提供了可靠的依据。
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测,分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。由于金融投资的风险很大,在进行投资决策时,更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析,以选择最佳的投资方向。目前国内有很多进行股票分析的软件,并且定期有专家进行股票交易预测,这些人工的预测一般是根据自己的经验再通过对已有的股票数据的分析而得到的,由于是人工处理,很难对更大量的股市数据进行分析。无论是投资评估还是股票市场预测,都是对事物发展的一种预测,而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理,找到数据对象之间的关系,然后利用学习得到的模式进行合理的预测。
相信淘师爷，是您最好的选择。淘师爷采用先进的Web数据挖掘技术，通过对淘宝上公开的商品交易数据进行抓取和分析，为电子商务客户提供全面的商情信息！
淘师爷，成就您的淘事业。

D. 人工智能可以用来炒股吗

说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？

人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？

对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？

先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？

如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。

美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。

公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。

随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。

E. 大数据板块股票有哪些

大数据板块79只个股

F. 数据挖掘相关问题

2.聚类结果{2，4，10，12，3，11}{20}{30，25}
3.移动平均结果
{10.83333333
10.33333333
11.16666667
10.33333333
11.83333333
12.5
10.83333333
11.33333333
10.5
11.33333333
9.833333333
9.166666667
}
4.预测股票价格的方法：时间序列方法

G. 现在我想做一个数据挖掘在股票预测软件能做的熟悉的RMB答复，急求

你想要做的数据挖掘，应该是按照你指定的数据呈现规律，然后根据已有的历史数据进行动态的数据分析，并以一定的数据组织形式呈现给你，如图表等等 。从而观察其规律变化性，为你的下一次购买做出参考吧。
不知道你现在手里有的软件是什么，是需要集成到已有的软件里面，还是单独做一套就可以。还需要知道你的数据源在哪里。
联系方式：球球号：406607820

H. 数据挖掘框架的主要事件是什么

学习数据挖掘就需要对数据挖掘框架有一定的了解，只有这样我们才能够更好地去理解数据挖掘。通常来说我们学习数据挖掘需要了解数据挖掘框架的主要事件内容，而数据框架的主要事件就是描述分类根据业务的需要进行必要的分类，估计根据业务数据判断的需要定义需要估计的数据和数据区间值，对业务进行补充和协助。
1.分类
在业务构建中，最重要的分类一般是对客户数据的分类，主要用于精准营销。通常来说，分类数据最大的问题在于分类区间的规划，分类区间的规划需要根据业务流来设定，而业务流的设计必须以客户需要为核心，因此，分类的核心思想在于能够完成满足客户需要的业务。由于市场需求是变化的，分类通常也是变化的。是我们需要了解的事情。
2.估计
通常数据估计是互动营销的基础，基于客户行为进行数据估计为基础进行互动营销已经被证实具有较高的业务转化率，银行业中通常通过客户数据估计客户对金融产品的偏好，电信业务和互联网业务则通常通过客户数据估计客户需要的相关服务或者估计客户的生命周期。数据估计必须基于数据的细分和数据逻辑关联性，数据估计需要有较高的数据挖掘和数据分析水平。这样我们才能够对数据挖掘模型做好选择。
3.预测
什么是预测呢？预测就是根据数据变化趋势进行未来预测通常是非常有力的产品推广方式，比如证券公司通常会推荐走势良好的股票，银行会根据客户的资本情况协助客户投资理财以达到某个未来预期，电信行业通常以服务使用的增长来判断业务扩张和收缩以及营销等。数据预测通常是多个变量的共同结果，每组变量之间一般会存在某个相互联系的数值，我们根据每个变量的关系通常可以计算出数据预测值，并以此作为业务决策的依据展开后续行动。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据挖掘框架的主要内容，具体包括数据挖掘的分类、估计、预测知识，了解了这些知识能够更好帮助我们去理解数据挖掘。希望这篇文章能够给大家带来帮助。

I. 为什么数据挖掘可以在股票中应用

放哨秃鄙阻截日嘏

J. 谁知道哪个股票预测软件比较不错

《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。