(山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 山西 太原 030000)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在股價(jià)分析中的應(yīng)用

張夢(mèng)嬌童盼

(山西財(cái)經(jīng)大學(xué)山西太原030000)

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深化，資產(chǎn)證券化的步伐不斷的加快，股票市場(chǎng)在資本市場(chǎng)中的重要性日益的突出，社會(huì)投資的模式也日益的增多，例如基金投資等等，人們的投資理念日益增強(qiáng)。從荷蘭誕生最早的股份有限公司開始，人們就沒有停止過對(duì)股票市場(chǎng)的探究，而探究的最終目的都是在降低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)保證可觀的收益，因此股票數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。隨著經(jīng)濟(jì)理論以及數(shù)理模型的不斷改革，各種預(yù)測(cè)方式和分析模型應(yīng)運(yùn)而生，投資者可以有更多的選擇去運(yùn)用自己熟悉的分析手段。近年來，隨著數(shù)據(jù)挖掘理論的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的爆發(fā)，證券市場(chǎng)的交易行為開始逐漸被納入了大數(shù)據(jù)挖掘研究的領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)挖掘；股價(jià)分析；決策樹

一、問題分析

我國(guó)的股票市場(chǎng)起步較晚，但是發(fā)展迅速，電子信息化程度與國(guó)際接軌，積累了大量的金融數(shù)據(jù)。目前，我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展良好，在三十多年的探索中不斷地成熟起來，不斷地改革，不斷地創(chuàng)新。為了解決高度發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)和滯后的數(shù)據(jù)處理能力，有必要把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到證券市場(chǎng)上來，把證券市場(chǎng)做大做強(qiáng)，使金融結(jié)構(gòu)更加合理，市場(chǎng)更加智能化。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的飛速發(fā)展，能夠給股價(jià)的發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)插上飛翔的翅膀，它足以應(yīng)付不斷發(fā)展，不斷產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的股市，能夠解決投資者在投資過程中所面臨的兩大問題:買賣什么股票以及何時(shí)買進(jìn)何時(shí)賣出。

二、數(shù)據(jù)收集與整理

從同花順炒股軟件中隨機(jī)選取20只股票，對(duì)它們從2015年11月19日到2015年12月30日這一段時(shí)間內(nèi)的34個(gè)交易日的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間統(tǒng)計(jì)處理，作為樣本，進(jìn)行決策樹算法分析。

各個(gè)屬性取值為：成交總量為(大，小)、換手%為(高，低)、成交方向(買入，賣出)、凈大單量(多，少)；股票價(jià)格的漲跌情況分為兩大類：上漲幅度大于10%(Up)、下跌幅度大于-10%(Dn)，其余的漲跌幅介于[10%，-10%]的設(shè)置為震蕩類(Zd)；成交總量分為兩類：成交總量資金占總股本市值大于20%的為成交量大，小于20%的為成交量??；換手%分為兩類：換手率大于50%的為高，小于50%的為低；成交方向分兩類：凈買入大于凈賣出的標(biāo)記為買入和凈賣出大于凈買入標(biāo)記為賣出；凈大單量分為兩類：凈大單總額占總市值大于20%的為多，少于20%的為少。隨機(jī)抽取的20只股票訓(xùn)練樣本集見下表1：

表1 訓(xùn)練樣本集

三、數(shù)據(jù)分析

所以各分類對(duì)應(yīng)信息熵的值為:

I(Up,Dn,Zd)=I(4,3,13)=-(0.2×log20.2+0.15log20.15+0.65×log20.65)=1.279

如此遞歸下去，最終可以得到一棵決策樹，如圖1所示:

圖1 得到的決策樹

由生成的ID3決策樹來看，在某段時(shí)間，如果某只股票換手%比較高，同時(shí)主力成交方向?yàn)椤百I入”的話，那么這只股票的價(jià)格會(huì)上漲；反之，如果在換手%比較高，主力成交方向?yàn)椤百u出”，而且凈大單量小的話，這只股票的價(jià)格會(huì)下跌或者震蕩。

四、分析結(jié)論

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們投資意識(shí)的轉(zhuǎn)變，資產(chǎn)證券化將是未來投資的趨勢(shì)，現(xiàn)如今股票投資己成為大部分人投資的一種重要手段，因此，股價(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)方法的研究具有重要價(jià)值和理論意義。證券市場(chǎng)是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，股票價(jià)格趨勢(shì)的分析是一個(gè)極具難度和挑戰(zhàn)性的課題。隨著信息技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，越來越多的新算法及模型被應(yīng)用于股市數(shù)據(jù)的分析，這些方法對(duì)降低股票投資分析的難度和增加股票投資的收益具有一定的參考價(jià)值。

[1]孫文高，劉劍橋.證券投資組合的風(fēng)險(xiǎn)與收益權(quán)衡[J].中國(guó)經(jīng)貿(mào)，2014(14):131-131.

[2]王靜紅，李筆.基于決策樹的一種改進(jìn)算法[J].電訊技術(shù)，2004，44(5):175-178.

[3]張璐璐.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的離群挖掘的研究[D].安徽大學(xué)，2007.

[4]張勝權(quán).基于數(shù)據(jù)挖掘的股價(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)[D].華中科技大學(xué)，2009.

[5]封俊國(guó)，嚴(yán)蜻，劉洪生.“大金融”戰(zhàn)略下的金融學(xué)科建設(shè)研究[J].金融教學(xué)與研究，2013(5):62-64.

張夢(mèng)嬌，女，漢族，內(nèi)蒙古烏蘭察布市，碩士研究生在讀，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)，風(fēng)險(xiǎn)管理。