面向證券行業(yè)數(shù)據(jù)的聚類分析及其應用研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩52頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

1、聚類分析根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)間的相似性,發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的結(jié)構(gòu)特征,并可通過可視化的形式進行展現(xiàn)。在證券市場上,對數(shù)據(jù)的獲取、利用和分析程度,直接關系到證券投資者是否可以獲得滿意的收益。但是證券數(shù)據(jù)具有種類繁多、結(jié)構(gòu)復雜等特性,因此如何高效進行數(shù)據(jù)的表示和分析是一個具有挑戰(zhàn)性的課題。本項目主要采用聚類分析的方法對證券數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)分析和可視化研究,具體包括:
  (1)在證券投資分析中,可以綜合股票的各項基本因素進行聚類。利用

2、多種聚類分析技術,同時結(jié)合證券數(shù)據(jù)的特殊性,衡量證券樣本的相似程度,實現(xiàn)上市公司股票分類。通過聚類分析結(jié)果,找出不同公司股票之間的異同規(guī)律,探索不同股票的潛在特性,最終使投資者更好的確立投資范圍和實現(xiàn)更高投資回報。
  (2)本文采用了多種聚類分析技術對股票交易數(shù)據(jù)進行對比分析發(fā)現(xiàn),通過研究發(fā)現(xiàn)幾種聚類算法各有特點,但都得到相似的結(jié)果。實驗表明聚類分析可以很好的將不同行業(yè)的股票數(shù)據(jù)區(qū)分開來,并通過定量的方式給出不同股票交易數(shù)據(jù)之間

3、的相似程度。
  (3)在證券投資研究中,股票交易的行情數(shù)據(jù)是一種常見的時間序列數(shù)據(jù),即是在順序的時間節(jié)點采集得到的數(shù)據(jù)。如果說財務數(shù)據(jù)反映的是上市公司的內(nèi)在價值,那么行情數(shù)據(jù)則直接體現(xiàn)了股票交易的市場價格,更有實際意義,因此也具有更重要的研究價值,因此本文也嘗試對上證50指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的成分股行情數(shù)據(jù)做聚類分析。
  通過理論分析和實驗證明,對證券行業(yè)數(shù)據(jù)進行聚類分析,可以準確了解和把握證券市場的整體結(jié)構(gòu),幫助投資者整體

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論