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基于数据挖掘的证券分析系统

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基于数据挖掘的证券分析系统

作者:胡滨

来源:《中国新通信》2015年第09期

【摘要】针对国内证券行业数据信息分散、系统功能单一的情况,设计了基于数据挖掘

技术的证券投资分析系统。在https://www.wendangku.net/doc/dc4627573.html,的框架上,利用SQL SeNer技术、https://www.wendangku.net/doc/dc4627573.html,技

术进行数据库搭建、智能数据采集、转换及分析处理,快速地从大量数据中得到即时的有效信息并做出决策。

【关键词】数据挖掘蚁群分析证券投资决策

一、数据挖掘与证券的关系

1989年8月,第十一届国际联合人工智能学术会议在美国Detroit市召开,在这次会议上,数据挖掘第一次形成了一个正式的概念。此后,每年会举办一届KDD国际会议来推进对数据挖掘和知识发现的研究进程。

在商业领域中,数据挖掘给企业的商业信息处理带来了一个全新的思维方式。证券行业是一个交易量巨大的行业,我国的证券交易系统具有成熟的事物处理系统,多年的运营中,交易数据库中累积了巨量的数据。利用数据挖掘工具来发掘其中有价值的知识和信息,将会为证券投资的正确决策带来不可估量的作用。如何对交易数据进行挖掘成为了证券投资研究的重中之重。

在证券投资领域,较为新颖的是蚁群算法,它具有很高的计算效率,而且不需设定最终簇的数量。在今年来不断的发展改进中,蚁群算法在某些方面的问题中表现出了更接近实际的效果。

本文将使用这种新的算法工具来对证券投资决策过程进行分析,对股票的行业因素、公司因素、收益和成长因素等加以考虑,建立全面的评价体系,并通过聚类分析方法来决策投资过程。

二、开发平台

该数据挖掘系统是在MicrosofLNet的框架基础上设计的。.NET框架是一种高度分布式的应用程序开发平台。该平台含有内部网络和外部网络快捷开发的多项技术,可以进行敏捷软件开发、快速应用开发,支持多种语言,通用性、可移植性强、开发成本低、数据库使用便捷。

https://www.wendangku.net/doc/dc4627573.html,是.NET环境中最常用到的数据接口,提供数据访问服务。https://www.wendangku.net/doc/dc4627573.html,使用了多层次的资料处理架构,将中断连接方式应用到程序设计中,提高了程序的延展性。

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