關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在證券交易中的應(yīng)用

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1、學(xué)校代號(hào)10532學(xué)號(hào)G12256160分類號(hào)密級(jí)工程碩士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在證券交易中的應(yīng)用學(xué)位申請(qǐng)人姓名文嬌培養(yǎng)單位軟件學(xué)院導(dǎo)師姓名及職稱潘菁副教授巢宏高級(jí)經(jīng)濟(jì)師學(xué)科專業(yè)軟件工程研究方向財(cái)稅信息化論文提交日期2016年03月25日學(xué)校代號(hào)：10532學(xué)號(hào)：G12256160密級(jí)：湖南大學(xué)工程碩士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在證券交易中的應(yīng)用學(xué)位申請(qǐng)人姓名：文嬌導(dǎo)師姓名及職稱：潘菁副教授巢宏高級(jí)經(jīng)濟(jì)師培養(yǎng)單位：軟件學(xué)院專業(yè)名稱：軟件工程論文提交日期：2016年03月25日論文答辯日期：2016年06月

2、02日答辯委員會(huì)主席：曹二保副教授ResearchonassociationrulesminingalgorithmanditsapplicationinsecuritiestradingbyWENJiaoB.A.（HunanAgricultralUniversity）2008AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinSoftwareEngineeringintheGra

3、duateschoolofHunanUniversitySupervisorsAssociateProfessorPANJingSeniorEconomistCAOHongMarch,2016湖菌大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所?。崳姷玫难芯砍晒?。除了文中特別加標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)。的個(gè)人和集體，均己在文中Ｗ明確方式標(biāo)明本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)

4、。：作者簽名：日期興年占月日Ｉｔ學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)湖南大學(xué)可レッ將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯，可Ｗ采用影印編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于１、。保密□，在年解密盾適用本授權(quán)書２、不保密。＂（請(qǐng)?jiān)冢咨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打Ｖ）＊＞０作者簽名：文日期；年（月日導(dǎo)師簽名：

5、巧Ｌ幸曰期：年ｂ月１。曰關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在證券交易中的應(yīng)用摘要計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)技術(shù)在國內(nèi)金融市場(chǎng)尤其是證券市場(chǎng)的應(yīng)用范圍越來越廣，證券市場(chǎng)作為國民經(jīng)濟(jì)的晴雨表，對(duì)證券市場(chǎng)尤其是證券交易行為的研究具有重要的經(jīng)濟(jì)和政治意義。在對(duì)證券市場(chǎng)進(jìn)行基礎(chǔ)分析和技術(shù)解析的前提下，對(duì)證券交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、解析和研究，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)間的相互聯(lián)系，可以有效指導(dǎo)證券交易實(shí)際操作。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在全球證券市場(chǎng)交易分析中已被廣泛應(yīng)用，其本質(zhì)是揭示出隱藏在大量數(shù)據(jù)中的依賴關(guān)系，根據(jù)依賴關(guān)系可從某一對(duì)象出發(fā)，推斷相關(guān)對(duì)象的信息

6、。挖掘股票交易序列數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可使投資者把握各種股票走勢(shì)和股票間的關(guān)系，做出正確的投資決策，具有較大的實(shí)用價(jià)值和積極的現(xiàn)實(shí)意義。論文主要研究數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在證券交易中的相關(guān)理論、技術(shù)以及具體應(yīng)用方法，主要工作包括:（1）對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相關(guān)研究和技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)歸納和深入總結(jié)。論文詳細(xì)描述了數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)挖掘含義、模式、面臨的主要問題、應(yīng)用現(xiàn)狀以及在證券交易中的應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)。（2）提出了基于搜索項(xiàng)約減和權(quán)重參數(shù)相結(jié)合的Apriori優(yōu)化算法。對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了深入研究，

7、解析了關(guān)聯(lián)規(guī)則中經(jīng)典的Apriori算法，針對(duì)股票交易時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特殊性，分析了Apriori算法的缺陷，對(duì)Apriori算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于搜索項(xiàng)約減和權(quán)重參數(shù)相結(jié)合的Apriori優(yōu)化算法，著重對(duì)Apriori算法在證券新交易行為和股指交易中的步驟、流程和參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，并對(duì)改進(jìn)算法的有效性和正確性進(jìn)行了理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。3）在證券交易分析預(yù)測(cè)中，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于改進(jìn)Apriori算法的股票交易數(shù)據(jù)挖掘分析原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合當(dāng)前中國股票市場(chǎng)的特點(diǎn)，將近五年的股票交易數(shù)據(jù)通過關(guān)聯(lián)規(guī)則中的證

8、券時(shí)間序列匹配的方法轉(zhuǎn)化為股票市場(chǎng)指數(shù)的長(zhǎng)期參數(shù)，把近五日、十日、三十日的股票交易序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為短期參數(shù)，構(gòu)建一套完整的參數(shù)數(shù)據(jù)集，作為驗(yàn)證程序的輸入，使用VisualStudio開發(fā)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證程序，驗(yàn)證了算法的有效性和準(zhǔn)確性，改進(jìn)算法對(duì)證券新交易類型及股指交易具有較好的效果。關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則；數(shù)據(jù)挖掘；Apriori算法；證券交易；股票時(shí)間序列II工程碩士學(xué)位論文AbstractThetechnologiesofcompute