证券分析中数据挖掘模型的研究及应用
模型法与挖掘法在时间序列分析中的效率比较——以上证综指月度数据为例
析认为“ 场行 为包 容消化 了一切” 市 。因此 ， 图 它试 以一种“ 透过 现象看本质 ” 的思路来研究 市场特征 ，
即从历史数据 出发 ， 通过 各种 技术 分析 手段 ， 图 如
表、 统计等来发 现事 物 的内在 规律 ， 反映 事物 的本 质特征并预测 其未来 趋势 。 自然 科学 中的很 多规 律、 定律等普遍都是在这样的科学思 维模式下被 发 现 的。通过对时间序列 的分析 ， 以发 现一些 规律 可 和特征 ， 而为科 学决 策提供重要信息的 。 从
８） ｆ
式中：
ｖｓ ＜ｃ
ＧＵＡＮ ＬＩ６ＯＮＧ ＣＨＥＮＧ ｓＨ
（ １一Ｂ ） （ Ｂ）＝１一中１ Ｂ… ・ 一中。 为 平 稳 可 逆 Ｂ，
＝
与 聚类 问题 。（ ） ５ 规则 的筛选 或 约 简 问题 。 上述 几个 问题 至今 还 未 有统 一 的处 理 方 法 ， 必须 根 据 所研 究 的数据 特征选 用合 适 的方法 。 挖 掘法 具有 能发 现反 映 系统 局 部特征 和 规律
时 间序 列分析 的必要 性
众所周知 ， 对证券市场 的研究分析方 法可分 为 两类 ， 即基础 分析 和技术 分析。基础分析 基于 因果 关 系论 的观点 ， 通过对影 响市场 变动 的各 种因素 的
考察来研究 市场变 量的行 为特征 、 发现其 内在规律 和预测 其未 来 变 化 ， 因而 具 有很 强 的逻 辑性 。然
Ａ Ｉ Ａ（ ， ， ） 型 ： ＲＭ Ｐ ｄｑ 模
．
（ ） 。， ｐ Ｂ） ， Ｂ Ｘ ＝‘ （ ８
？ Ｉ
Ｅ（ 。 ０ Ｖ ｒ ８）： ８）＝ ， ａ（ ．
， ，
８
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金融行业智能化金融数据分析与挖掘方案
金融行业智能化金融数据分析与挖掘方案第一章智能化金融数据分析概述 (2)1.1 金融数据分析的意义 (2)1.2 智能化金融数据分析的发展趋势 (2)第二章数据采集与预处理 (3)2.1 数据采集方法 (3)2.2 数据清洗与预处理 (3)2.3 数据质量评估 (4)第三章金融数据分析方法 (4)3.1 描述性统计分析 (4)3.2 关联规则挖掘 (4)3.3 聚类分析 (5)第四章金融风险评估 (5)4.1 信用风险评估 (5)4.2 市场风险评估 (6)4.3 操作风险评估 (6)第五章资产配置与优化 (7)5.1 资产配置策略 (7)5.2 资产组合优化 (7)5.3 风险调整收益分析 (7)第六章金融产品推荐与营销 (8)6.1 客户需求分析 (8)6.2 金融产品推荐算法 (9)6.3 金融营销策略 (9)第七章金融欺诈检测与防范 (10)7.1 欺诈行为分析 (10)7.2 欺诈检测技术 (10)7.3 防范策略 (11)第八章金融行业智能化应用案例 (11)8.1 智能投顾 (11)8.2 智能风险管理 (12)8.3 智能信贷审批 (12)第九章金融数据安全与隐私保护 (13)9.1 数据安全风险 (13)9.1.1 概述 (13)9.1.2 常见数据安全风险 (13)9.2 数据加密技术 (13)9.2.1 概述 (13)9.2.2 常见数据加密技术 (13)9.3 隐私保护策略 (14)9.3.1 数据脱敏 (14)9.3.2 数据访问控制 (14)9.3.3 数据匿名化 (14)9.3.4 数据安全审计 (14)9.3.5 数据合规性检查 (14)9.3.6 安全教育和培训 (14)9.3.7 数据安全技术创新 (14)第十章金融行业智能化发展趋势与挑战 (14)10.1 金融行业智能化发展前景 (14)10.2 技术挑战 (15)10.3 监管与合规挑战 (15)第一章智能化金融数据分析概述1.1 金融数据分析的意义金融数据分析是金融行业发展的关键环节，其意义主要体现在以下几个方面：（1）提升决策效率：金融数据分析能够帮助企业快速了解市场动态，掌握客户需求，为管理层提供准确、及时的数据支持，从而提高决策效率。
浅析大数据在证券公司业务中的应用
浅析大数据在证券公司业务中的应用作者：滕悦来源：《时代金融》2022年第01期信息时代，高新技术发展速度越来越快，为大数据技术的应用提供了良好的基础条件，在大数据背景下，证券公司的业务同质化等问题得到了有效解决，而在海量多维数据中，证券公司若想提取有效成分，精准决策，就必须提升自身运营效率，扩展业务范围，掌控业务风险，实施针对性营销，促进监管制度改革。
因此，在面对数据分散、硬件性能限制等问题上，证券公司必须在大数据潮流中不断创新，以获得快速发展。
随着电子信息技术的持续发展，大数据在诸多领域中得到广泛应用。
在证券行业中应用大数据，使证券行业迎来了全新的发展机遇。
为此，文章研究了大数据在证券公司业务中的应用，希望能够为证券行業的长久发展提供参考。
一、大数据技术的概念与特点（一）概念所谓大数据技术，就是对互联网上所有的数据信息进行整理，并通过一定的研究，根据不同的需要，筛选有用的信息。
众所周知，随着互联网渗透到各行各业以及人们生活的方方面面，网络得到了广泛运用，从而诞生海量数据，用科学手段对海量数据进行分析，就可获取有用信息，并可据此采取科学的行动。
出于这一原因，大数据技术越来越重要。
（二）特征大数据技术有着传统技术无法比拟的特征，主要表现在以下几点：首先，大数据技术效率极高，在分析海量数据时，仅用极短的时间就可完成，并能快速得到其中的有用信息。
此即传统技术难以企及。
其次，大数据技术极为科学化、智能化，可以参照分析结论指挥下一步行动，极大地方便了人们的工作和生活;最后，大数据技术安全性较高，种类多涉及面广。
（三）类型首先，大数据云计算技术。
在大数据背景下，云计算技术是一项重要的技术。
它的计算方法有两种，一种是分布式，另一种是并行式。
具体而言，是把数据信息进行整理，并结合网上丰富的信息展开计算，从而将资源进行合理分配。
当下，云计算技术能快速对信息数据进行处理，并不断促进计算机技术的更新换代，使信息技术进入全新的发展阶段。
数据挖掘的功能及应用作业
数据挖掘的其他基本功能介绍一、关联规则挖掘关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。
关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。
1、 基本概念设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。
如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。
我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ⇒，但是A B ⇒得不到足够支持。
在规则挖掘中涉及到两个重要的指标：① 支持度 支持度n B A n B A )()(⇒=⇒，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。
② 置信度 置信度)()()(A n B A n B A ⇒=⇒，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。
因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。
③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。
关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。
如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则；如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。
关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。
在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。
关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。
应用的例子：* 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。
* 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。
那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？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。
统计在金融领域的应用
统计在金融领域的应用统计学是一门应用广泛的学科，它在金融领域中也得到了广泛的应用。
在金融领域中，统计学提供了多种分析方法和工具，帮助金融从业者预测、控制和管理风险，以及制定有效的投资策略。
本文主要介绍统计学在金融领域的应用，涵盖了金融市场、风险管理和投资决策等方面。
一、金融市场1. 证券分析证券分析是研究股票、债券、期货等金融证券的价值变化、供求关系和市场预测的过程。
统计学应用于证券分析主要是通过时间序列分析、回归分析、因子分析等方法来丰富数据分析、预测市场趋势、发现价值投资机会等。
2. 量化交易随着计算机技术的飞速发展，量化交易（Quantitative Trading）已成为交易市场中越来越重要的交易方式，它主要利用大数据技术和分析工具量化数据，然后利用统计学和机器学习等算法对市场行情进行预测和分析。
如何寻找一些短周期的溢价收益，即利用量化投资策略进行量化交易。
3. 多因子模型多因子模型（Multi-Factor Model）是由一个或多个因子来解释证券市场中的收益率，其中主要包括市场风险、公司规模、账面市值比等因子。
多因子模型主要利用统计学方法来评估股票投资的风险和收益，并通过因子的优化组合来构建更为有效的投资组合。
二、风险管理1. VARVALUE-AT-RISK（VaR）是金融领域中最常用的风险度量方法之一，即通过对风险进行量化评估，预测投资组合在未来一段时间内可能出现的最大损失。
统计学应用在VaR中主要是用来计算投资组合的标准差、协方差和相关性等，从而计算出在一定置信度下可能的最大损失。
2. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟模拟是金融领域中较为常用的风险度量方法之一，即通过对大量未来可能情况的模拟，来确定投资组合的风险与收益情况。
统计学应用在蒙特卡洛模拟中主要用来生成随机变量和计算概率分布等，从而得出未来可能的市场变化。
3. 波动率交易波动率交易（Volatility Trading）是利用变化的波动率来实现交易的一种方法，如认购期权、认沽期权符合波动率交易的策略。
基于大数据的股票量化分析及趋势研究
基于大数据的股票量化分析及趋势研究作者：余怀娄必伟余廷忠来源：《今日财富》2022年第31期针对股市常规基本面和技术面分析的局限性，基于大数据的股市预测及投资分析越加凸显其投资收益的科学性和可靠性。
文章从大数据技术视角，对神经网络和机器学习等算法、以及对投资情绪和量化投资等问题进行研究综述。
股票投资是高收益与高风险并存的，自股市诞生以来，股票波动及走势一直是每个投资者高度关注和研究的话题。
投资者希望通过股市研究，揭示大盘及个股走势规律，从而对个股行情及走势进行预判。
但由于股票投资市场存在非线性、不平稳性及高度复杂性等特征，使得投资者对股票走势预测研判具有很多不确定性。
但随着大数据技术在各个行列的应用不断普及和深入，特别对股票走势预测及研判的指导作用必将越来越凸显其重要性。
一、股市行情分析概述（一）常规股市行情分析方法人们通常对股市行情分析主要包括基本面和技术面两方面。
1.基本面分析基本面分析有广义和狭义之分：广义的基本面分析，是指以经济学中的供求关系为研究基础，通过分析历史经济数据和政治环境，主要对利率水平及通货膨胀等为主要指标的宏观经济运行状况、企业素质等为主导的微观经济情况和政治环境等进行分析，以便对金融市场趋势进行预测；狭义的基本面分析，主要针对企业财务报表中的机构管理成员素质、财务指标、所属行业发展及主打产品竞争强度等进行分析，着重对公司的经营管理分析、市场状况和行业地位等方面的分析，主要分析公司主营业务成长性和宏观经济运行态势，对公司价值及股价走势的影响进行预测及研判。
基本面分析将为中长线投资者提供投资决策的主要依据。
2.技术面分析技术面分析是通过对市场行为研究来预判市场运作趋势，通过市场运作趋势的变化周期来进行股票交易的决策。
技术分析者认为股票市场行为具有重复性，市场交易的历史必会重演。
技术面分析着重以供求关系为基础对股市行情进行分析研究。
主要研究股票价格动向、换手率、交易量、交易趋势等技术指标（包括持股人对未来的希望、担心及恐惧等，都将直接反映在股票价格和交易量上），使用这些指标，以便对该股票的未来价格进行预判，从而进行投资决策。
数据挖掘精品PPT课件
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
浅谈金融行业中的数据挖掘
趋 势预测 、 客户 关系管理、 金融犯罪侦测 、 持管理决策的制定过程 。” 数据仓库可 以 的分 类 。 风 险识别与管理等。
关键词 ： 数据挖掘 ； 金融 数 据 ； 预测；
风 险识 别
在数据模型的指导下， 收 集 系 统 内 部和 系
三、 数 据 挖 掘 的 主要 步 骤 １ 、 定 义 问题 。对 目标 有 一清 晰 、 明确 个 目标 应 是 可行 的 、 能够 操 作 与 评价 的 。 ２ 、 数 据 收 集 大量 全 面 丰 富 的数 据 是 就无 从作 起 。因此 ， 数 据 收 集 是数 据 挖 掘
所 以在 市场 数 据 库 的分 析 和 建 模 等 ， 因此 数 据 的整 理 是 必 需 的 。 同时， 通过 如何才 能不被信 息的汪洋大 海所淹 声 数 据 ， 神经 网络 提 供 了一 类 准 确 数据整理 ，可 以对数据做 简单的泛化 处 没， 从 中及 时发现有用 的知识 ， 提 高信息 方 面 应 用 广泛 。
也可 以直接用实际数据来验证 的数 据 中 ， 提 取隐含在其 中的、 人 们 事 先 给 出一个问题 ， 在特有 的人 口遗传群体中 年的经验 ，
进而调 整挖掘模型 ， 不 断 不 知 道 的 但 又 是 潜 在 有 用 的信 息 和 知 识 潜 在 地 含 有 解 决 方 案 或 者 较 好 的解 决 方 模 型 的 正确 性 ， 遗 传 算 法 反 复 重 复进 行 数 据 挖 掘 。 的过 程 。 发 现 了的 知识 可 以被 用 于信 息管 案 。基 于 遗 传和 进 化 原 则 ， 理、 查询 优化、 决策支持 、 过程控制 等， 还 修 改人 口的 人 工 结构 ，操 作 员 通 过 预 置 、
的现 象 。 它 可 以从 大量 的数 据 中抽 取潜 在 等 ， 是 一种 有 向无 环 图。 贝 叶 斯 网络 用 图 计 等 各 种 数据 挖 掘 方 法 对数 据 进 行 分 析 ，
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证券分析中数据挖掘模型的研究及应用
证券分析是现代金融分析的基本研究对象。证券市场在我国的短短几十年内
迅猛发展,越来越多的人将资金投入到证券中,证券市场尤其在近几年异常活跃。
而随着证券市场的快速发展也对证券分析系统提出了更高的要求,因此对证券分
析系统的研究也成为金融分析研究的一个重要课题。同时数据挖掘技术近几年被
研究越来越多,尤其在证券分析领域中,数据挖掘技术由于其具有强大的发掘潜
在信息的能力,被广泛应用。
在证券分析中,股票预测是金融数据挖掘的一个重要研究方向。股票时间序
列除了具有非线性、非平稳和动态等一般时间序列具有的特征外,还具有高噪音、
非正态、尖峰厚尾等特征,因此股票时间序列预测更具有挑战性,并有广阔的应用
价值和市场前景。同时相似股票时间序列检索也是证券分析中的一个研究重点。
随着证券市场的繁荣,股票价格的波动显得更加复杂,从大量股票的历史数据中
快速查找出与其具有相似波动规律的股票从而进行预测或者投资组合分析是证
券分析系统中不可缺少的功能。
针对以上两个关键问题,本文重点研究了基于遗传BP神经网络混合模型在
股票预测中的应用。传统的研究只能对短趋式的预测才有比较好的预测效果,同
时大部分的模型都只适用于他们所实验的单一种类的数据而并不能适用于其他
类型的测试数据,准确率偏低,连续预测值波动性小等问题。本文针对上述问题提
出一种改进的遗传BP神经网络模型,通过实验表明,该模型适用于长期预测,同
时预测结果准确率高。同时我们还建立了相似股票时间序列检索库,我们先对股
票序列进行特征提取,然后使用模糊聚类方法对时间序列进行聚类分析,在模糊
聚类分析方法中我们对其有效性指标进行了改进,提高了聚类效果。
最后,基于以上理论算法的研究,我们利用软件工程的思想建立了金融证券
分析系统,包括数据的获取,数据库的建立,到算法模型的实现以及结果的展示等。