【摘 要】
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证券行业发展至今,每天都会产生海量数据。但是过去大部分券商都只注重新开户的开发,未予以重视。现在证券行业已接近饱和,竞争激烈,券商也渐渐将重心从挖掘新客户转向维护现
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证券行业发展至今,每天都会产生海量数据。但是过去大部分券商都只注重新开户的开发,未予以重视。现在证券行业已接近饱和,竞争激烈,券商也渐渐将重心从挖掘新客户转向维护现有客户。为客户提供更高更好的服务,从而扩大交易量,提升业绩。投资顾问服务开始快速发展,目的就是为客户提供高质量的证券投资服务。股票市场受政治、经济和投资者心理等多种复杂因素的影响。虽然复杂,但是海量数据之中,进过分析简化,仍能从中得到我们想要的规律模型。数据挖掘技术就是能够实现从海量数据中挖掘有用信息的新兴技术,欧美等金融发达地区,都将广泛应用于投资建模中。利用数据挖掘技术建立有效的投资模型,从各种交易数据中,得出有效的投资信息,将其提供给客户作为投资参考,从而提高服务质量。本文讨论的主要是通过MATLAB工具,进行数据挖掘的分析,生成关于策略选股、资产组合风险评估和股票走势的有用信息。投资者可以根据这些信息,做出自己的投资决策,提高投资收益率
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