基于神经网络型数据挖掘技术的股价预测
冯家诚;马锐
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2009(029)0z1
【摘要】提出适用于神经网络型数据挖掘的过程模型.按照选取数据样本、数据转换、网络建模、网络仿真、结果评价这样一个完整的数据挖掘过程,对上证指数走势进行预测,得到了较高的预测精度.说明了神经网络型数据挖掘技术在非线性系统预测中的优势,探讨了非线性系统预测的一种新思路.
【总页数】3页(P155-156,183)
【作者】冯家诚;马锐
【作者单位】华商基金管理有限公司,运营保障部,北京,100034;北京理工大学,软件学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于神经网络型数据挖掘技术的股价预测 [J], 冯家诚;马锐
2.基于LSTM神经网络的股价预测应用研究 [J], 张妮
3.基于集成式长短期记忆神经网络模型的股价涨跌预测分析 [J], 赵丽君;王峻楠;程建华
4.基于神经网络模型的的股价预测研究 [J], 张妮;陈远
5.基于混合量子-经典神经网络模型的股价预测 [J], 张晓旭;高振涛;吴磊;李鑫;卢明静
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于大数据的股票预测研究前言随着互联网技术、信息技术和人工智能技术的不断发展，大数据成为当前最热门的话题之一。
在许多领域中，大数据已经产生了巨大的影响，比如医疗、金融、教育、交通等等。
其中，股票市场也是大数据技术和应用的重要应用场景之一。
本文将以基于大数据的股票预测为主题，探讨在当前金融市场中，如何利用大数据技术提高股票预测的准确性。
第一章大数据的意义1.1 大数据的定义随着信息时代的到来，与之相关的各行各业都已经开始使用大数据技术来处理数据，对信息进行分析、处理、传递、管理等等一系列工作。
大数据简单来说就是“数据规模大”、“数据类型多”、“数据分散”、“数据实时性高”。
目前，针对大数据的研究主要集中在如何有效地处理数据，从中挖掘出有价值的信息，以及如何保证数据的安全性。
1.2 大数据技术的发展大数据技术最早起源于Google在2003年左右的一个内部项目，基于Google的分布式技术和计算能力，主要处理海量数据。
随着Hadoop软件的问世和商业公司如Amazon、Facebook、雅虎等的参与，大数据技术逐渐得到了普及和推广。
目前，在大数据技术方面，已经出现了很多的技术框架，例如：HBase、Hadoop、Spark等等。
同时，对于大数据技术的处理方式，也出现了很多种形式，例如：离线分析、流式分析、数据挖掘等等。
这些技术框架和处理方式，都为大数据应用提供了强有力的技术支撑。
第二章股票预测的研究2.1 股票预测的难点股票市场是一个不断波动的市场，价格和交易量都在不断变化，因此对股票市场的预测也很难。
这是因为现代股票市场是一个复杂、动态且高度随机的系统，市场变化往往超出了人类的想象。
另外，股票市场的涨跌往往受到很多宏观外部因素的影响，如经济形势、政策风向、宏观环境等等。
这些因素也是股票预测中的难点之一。
2.2 股票预测的研究方法传统的股票预测研究方法主要有以下几种：技术分析法：通过分析历史股票价格、成交量等数据，寻找股票价格的规律和趋势，以此来预测未来股票价格走势。
基于大数据技术的股票指数分析预测模型研究股票市场一直是个充满变数的地方，经常让人措手不及。
为了解决这个问题，越来越多的人开始使用大数据技术来分析、预测股票市场的指数。
本文将就基于大数据技术的股票指数分析预测模型进行探讨。
一、背景大数据已经成为互联网时代的一项重要技术。
其通过收集、存储、分析海量数据，能够为企业和组织提供更精准、更有价值的信息。
如何将大数据技术应用到股票市场，成为了越来越多人关注的问题。
股票指数又称指数股票，是由若干支股票构成的股票市场指标，用于衡量股票市场整体行情的变化。
股票指数的变化不仅关系到股票市场的变化，还关系到整个经济的走势。
因此，通过大数据技术对股票指数进行分析预测，可以更好地帮助股票投资者和经济决策者。
二、基于大数据技术的股票指数分析预测模型1.数据的收集与清洗大数据技术下的股票指数分析预测模型，首先要进行数据的收集和清洗。
收集数据的来源可以有很多种，可以通过数据接口获取股票市场的实时数据，也可以通过网络爬虫技术获取股票信息网站上的数据。
清洗数据的过程中，需要将无效数据筛除，并对数据进行标准化处理，以便后续的分析。
2.数据挖掘在数据处理好之后，需要进行数据挖掘，以提取出对分析股票指数有帮助的数据。
数据挖掘的过程中，可以使用多种算法，比如说关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等等。
其中，关联规则挖掘可以帮助我们发现不同股票之间存在的联系，聚类分析可以将股票进行分类，分类算法可以分析不同股票的走势等等。
3.建立模型在数据挖掘出有用的信息之后，需要根据这些信息建立出分析预测模型。
建立模型是将数据转化为预测结果的过程。
在建立模型的过程中，可以使用多种模型，比如说回归分析、时间序列模型等等。
通过建立模型，可以预测出股票指数的未来趋势，从而为投资者和决策者提供参考。
4.模型评估建立好模型之后，需要对模型进行评估。
模型评估的目的是测试模型对未知数据的预测能力，判断模型的优劣。
常用的评估方法包括交叉验证法和留一法等。
利用数据挖掘技术预测股价走势近年来，随着信息技术的不断发展和数据处理能力的提高，数据挖掘技术被广泛应用到金融领域。
股市是金融领域的重要组成部分，股市价格的波动一直是投资者关注的核心问题。
而利用数据挖掘技术预测股价走势的研究已成为热门的研究方向，因为它可以对投资者做出正确的决策提供帮助。
传统的股票分析方法主要是基于历史数据进行统计分析得出结论，其缺点是只能反映股市现状，而不能提前预测未来走势。
而利用数据挖掘技术预测股价走势的方法，可以通过分析大量的历史数据，建立合适的数学模型，应用这些模型分析现有的市场数据，进而对股票价格走势进行预测。
因此，利用数据挖掘技术是一种非常有效的方法去预测股价的走势。
数据挖掘技术的应用在股票市场中主要是通过以下两种方式实现的：1. 基于数据挖掘和机器学习模型来进行预测利用数据挖掘技术可以对股票市场数据进行分析，利用现有的数学模型和算法来预测未来的股价走势。
同时，在使用模型和算法时需要对数据进行处理和筛选，排除掉不相关的数据信息，最终得出有价值的预测结果。
2. 基于技术分析的数据挖掘技术分析是一种利用股票的价格和成交量等股市数据，探究股市趋势的方法。
技术分析主要通过研究股票市场的“主观”和“客观”因素来分析股票市场走势。
在数据挖掘技术的应用中，技术分析可以作为数据挖掘分析的一部分，通过对历史数据进行分析，找到与股票价格相关的技术性指标，建立数学模型，并利用这些模型进行未来股票价格的预测。
无论是基于数据挖掘和机器学习模型，还是技术分析的数据挖掘方法，都需要尽可能选择合适的指标和数据集。
为了对股票市场进行更准确的分析，并为投资者提供更好的决策支持，需要同时考虑股票市场的实际情况，比如经济情况、政策变化等非技术因素。
在实际应用过程中，如何建立有效的模型、如何对数据进行处理和分析、如何验证模型的有效性等问题都需要投资者长期进行研究和探究。
通过不断的数据挖掘分析和探讨，对股票市场的运作有更深刻的理解，能够更好地解读市场情况，并作出更明智的决策。
