【摘 要】
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目前有许多用于股价预测的技术分析方法,然而由于股票市场波动的复杂性,许多的传统技术分析法无法在短期股价预测中获得较好效果,近年来,利用数据挖掘技术来分析股票市场成为
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目前有许多用于股价预测的技术分析方法,然而由于股票市场波动的复杂性,许多的传统技术分析法无法在短期股价预测中获得较好效果,近年来,利用数据挖掘技术来分析股票市场成为一个热门的研究方向。在股票的日K线分析中,有一种带长上影线的K线,当出现这种K线时往往表示主力出逃或者洗盘。本文把出现长上影线前一天、当日、后一天的技术指标作为实验数据,这些技术指标数据主要为:成交量、DDE大单净额、涨跌幅等数据,将这3日的技术指标数据连接形成数据样本点,使用聚类和关联分析对该数据集进行挖掘。在进行聚类分析前对这些数据进行信息粒化和标准归一化处理,利用高斯混合模型(GMM)中的最小描述长度(MDL)准则来得出聚类最佳的簇个数,并在相同簇个数的条件下分别使用k-means、GMM聚类算法对数据集进行聚类分析,通过对这两种聚类算法结果的误差平方和进行比较,得出最佳的聚类结果,接着使用fp-growth算法对聚类分析得到的每个簇进行关联分析,实验得出了一些有意义的长上影线操作模式,本文长上影线操作模式是指长上影线前一日、当日以及后一日相关技术指标满足某种约束条件,符合该操作模式的个股在长上影线后第2日具有较大上涨概率。对于符合本文挖掘的长上影线操作模式的个股,实验结果表明这些股票在长上影线后第二日不仅有较大的上涨概率而且预期涨幅也较高,另外本文得出的这些长上影线操作模式是从大量的数据中挖掘出来的并且它们具有较高的可信度。
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