基于数据挖掘方法的股票预测系统

发布时间：2017-12-21 01:15

  本文关键词：基于数据挖掘方法的股票预测系统　出处：《南京理工大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 数据挖掘 股票预测 支持向量机 遗传算法 AUC值

【摘要】：随着中国经济社会的发展,越来越多的民众选择投资股市来实现自己资产的增值。如何把握股票的涨跌规律、如何从上千只股票中选择优质股一直是股市中的一个难题。数据挖掘作为一种从大量数据中使用算法搜索其隐藏信息的手段,已经被广泛应用于股市分析中。本文使用了股市中常用的技术指标作为分析基础、支持向量机作为算法对股票价格的变化进行建模,旨在通过机器学习和数据挖掘方法对股票的涨跌进行预测。主要工作包括:本文提出了基于技术指标序列的特征构造方法;以及依据最大化收益思想提出了根据ROC曲线下面积AUC值进行遗传参数寻优的支持向量机,来解决传统方法在股票预测中可用性不高的问题。在实验中,将算法应用于浦发银行股票的涨跌预测中,通过最优化不同时间窗口下分类器的判别效果,求取最佳买入时间点,得到了不错的分类表现和收益回报。之后实现了一个量化选股方法。通过挖掘大量股票上涨趋势的共同规律,选择概率最大的股票进行投资,模拟实际的决策过程并计算了该策略的收益情况。实验表明,本文提出的方法对股票交易具有一定意义上的预测指导作用,因此可以帮助投资者简化投资分析步骤并增加获利。最后,基于上面的预测实验,本文使用MATLAB实现了一个股票预测系统。该系统实现了股票数据获取、股票行情可视化、股票买点预测和量化选股四个模块,给普通投资者的分析提供了方便。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F832.51;TP311.13

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本文编号：1314117