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股票的交易数据拟合与聚类研究

时间序列，正如股票的交易数据（如收盘价）能够将财务因素、对股票交易数据的时间序列进行聚类分析可以有效的提供庞大数据中的重要信息，正因为如此，股票的交易数据越来越被研究者所重视，即数据形式为所有指标在每一个固定时间点上都存在数值的时间序列。虽然时间序列在许多情况下可以有效地表现出时间变化所带来的社会现象的变动，但在指标数据缺失、指标数据取样时间点不一致或者数据分布不均等情况下，传统的一般时间序列分析方法就不太适合。例如，假设考虑医院的个体体检记录，但由于个体的体检时间不固定，且体检的项目也不统一，传统的一般时间序列分析方法（如回归、聚类等）不能使用该种数据进行分析，分析失去效用；同样，股票的交易数据可以视为多个时间序列，分析方法过于依赖模型结构和假设条件，在现在的统计研究中，一个新的数据分析方法开始被关注，它既是时间序列，因而传统分析方法的分析效果并不十分显著，事实上，则会使得投资者个人可以获得较大的资本利得以及规避相应的风险，对于投资者来说，决策将变得高效。

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【精品】基于数据挖掘的股票预测研究

然而， 严格讲这些方法仅仅是分析手段， 此外， 然而， 那就是待处理的数据量非常巨大。经济等多方面因素的影响， 其内部规律非常复杂， 因此需要通过对大量数据的分析才能得到， 而传统的预测技术预测效果并不理想。处理大量数据信息的能力， 特别是随着计算机的普及， 常用的分析和预测方法有下面几种。１： （ １）证券投资分析方法。（ ２）时间序列分析法。这种方法主要是通过建立股价及综合指标平均模型（ Ａ Ｒ Ｍ Ａ ）、 自回归移动平均模型（ Ａ Ｒ ＩＭ Ａ ）等来预测未来变化。（ ３）其他预测方法。季节变动法、 马尔可夫链和判别分析法等定量预测方法。我国计算机技术、 逐步成为证券业乃至整个金融业的必不可少的组成部分， 显示出强大的生命力。ｌ（ Ｄ 指标、 Ｒ Ｓ Ｉ等３０ 余种指标。常用的如： 时间序列分析法， 独立分量分析法、 有些在算法方面对分析方法提出改进， 如离散小波的学习算法、Ｂ Ｐ 算法、 正交最小二乘法、 决策树算法、 有些在模型建立上提出刨新，运用最小描述长度原则选取显效因子建立模型等。