【摘 要】
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进入21世纪,随着我国经济实力的增强,人们手中的资产日益增多,为了把手中的资产实现收益的最大化,人们纷纷选择股票进行投资。而股票投资,首当其冲的是其资产最优配置与风险控制,它们是人们最为关心的问题。股票诞生至今,股票价格预测成为了人们与学者们攻坚克难的“深水区”。证券市场里有着海量的数据,其中客户交易和股票行情数据是其中的关键数据,而投资者最为关注的是股票行情数据,其中包含开盘价、收盘价、交易量等
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进入21世纪,随着我国经济实力的增强,人们手中的资产日益增多,为了把手中的资产实现收益的最大化,人们纷纷选择股票进行投资。而股票投资,首当其冲的是其资产最优配置与风险控制,它们是人们最为关心的问题。股票诞生至今,股票价格预测成为了人们与学者们攻坚克难的“深水区”。证券市场里有着海量的数据,其中客户交易和股票行情数据是其中的关键数据,而投资者最为关注的是股票行情数据,其中包含开盘价、收盘价、交易量等数据。股票的价格是连续变化的,具有周期性、随机性、趋势性等特点,在其内部有着某些关联和一定的规律。投资者们关心的正是股票数据内部暗藏的规律,来追求以最小的风险获得最大的收益。而机器学习、数据挖掘作为处理数据的优秀方法正是我们所需要的。在金融领域,专家通过对金融资产进行相似度、聚类的研究,来决定投资和风险管控。通过使用金融时间序列聚类方法分析的股票数据和研究进展,为投资者在决策上提供大力支持。本文对时间序列聚类方法做了相关的理论知识简介,进而采用基于时间序列聚类分析进行股票数据的预测。根据股票预测的实际需求,文中采用的是KDJ指标提供数理统计信息,考虑到算法的效率和股票预测的准确率,文中采用的是FarthestFirst和EM两种算法,并且在实验中取得了较好的预测结果。在此基础上,对本文设计的基于时间序列聚类分析的股票数据分析系统进行需求分析、架构设计及实现,进而从系统功能和性能上进行了测试。
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