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股票的趋势研究一直是股民关心的问题,研究的方法有很多。本文使用了数据挖掘的一个重要分支,关联规则方法来挖掘股票间的联动关系,统计3只股票带时序上涨的情况在过去的某个时间段中出现的次数。如果出现次数多,也就是支持度和置信度都较大,那么当“股票A第Ta天上涨且股票B第Tb天也上涨”的情况出现时,可以考虑在Tc天买入第三只股票。这里的Ta,Tb和Tc可取任意值。得出的规则可以用来辅助股票投资。
本文的主要研究内容包括以下几个方面:
(1)对国内关于股票方面的关联规则挖掘的相关文献进行分析和总结,对股票挖掘过程进行了深入探讨,对挖掘过程中的数据预处理、算法、关联规则兴趣度这三个方面已有的一些改进方法进行了概括和评价。
(2)针对人们希望看到的“股票A在Ta当天上涨且股票B在Tb当天上涨,则股票C在Tc当天上涨,支持度是X％,置信度是Y%”这样的规则(Ta
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