基于Apriori算法的股票分析仿真系统 被引量：15

1

作者 郭淑红 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第6期334-337,共4页

为了对中国股票进行数据分析,针对股票市场中的股票价格之间的相关性,提出了一种基于Apriori算法的改进算法。算法在垂直数据表示方式上执行广度优先搜索和交叉计数,充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,以及Apriori算法的剪枝... 为了对中国股票进行数据分析,针对股票市场中的股票价格之间的相关性,提出了一种基于Apriori算法的改进算法。算法在垂直数据表示方式上执行广度优先搜索和交叉计数,充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,以及Apriori算法的剪枝策略,减少了计数的候选项集的数量。并对两种算法进行了性能比较,改进的Apriori算法的运行速度较Apriori算法有明显的提高。最后将新算法应用于股票分析仿真系统,仿真结果表明,改进算法能够得到有意义的规则,快速发现股票之间的涨跌关系,为投资者提供了实时、准确的股票买入还是卖出的决策支持。 展开更多

关键词 关联规则 股票分析 交叉计数 算法

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基于ERP系统的制造业库存分析方法 被引量：7

2

作者 刘勇 曾敏刚 唐东平 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期66-69,共4页

对目前制造业衡量备件、材料等物资库存周转情况的库存资金周转率和库存资金占用率进行了分析 ,指出了原有方法的不足 .同时引入了物流管理的物资流动曲线图 ,通过对流入 /流出累计曲线的描绘及相关数据的计算 ,不仅可以准确地求得任意... 对目前制造业衡量备件、材料等物资库存周转情况的库存资金周转率和库存资金占用率进行了分析 ,指出了原有方法的不足 .同时引入了物流管理的物资流动曲线图 ,通过对流入 /流出累计曲线的描绘及相关数据的计算 ,不仅可以准确地求得任意时间段内物资的平均库存金额及库存资金周转率 ,而且可以反映库存资金周转的动态信息 ,对制造业信息化 ,实现备件、材料等物资管理的科学化、规范化有着一定的实践意义 . 展开更多

关键词 制造业 企业资源计划 库存分析 物流曲线图

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具有双时间维约束的股票序列模式挖掘 被引量：4

3

作者 龚惠群 黄超 彭江平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第20期87-88,134,共3页

建立了在证券交易分析中常见的具有双时间维约束的交易规则模型，针对该模型采掘的特殊性，文章提出了两个数据预处理的算法，最后给出了此类规则的挖掘算法。实验证明该模型计算法是正确有效的。

关键词 双时间维约束 序列模式 股票分析 交易规则模型 数据挖掘

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基于SOM网络的股票聚类分析方法 被引量：7

4

作者 徐志超 梁艳春 时小虎 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第9期2426-2428,共3页

无监督的自组织映射(SOM)神经网络是用于聚类的主要人工神经网络模型之一。在SOM网络的基础上改进了网络中的邻域函数,并将其用于对股票进行分析和选择,得到了令人满意的结果。为了提高解的精度,避免多个输入样本映射到同一输出节点还... 无监督的自组织映射(SOM)神经网络是用于聚类的主要人工神经网络模型之一。在SOM网络的基础上改进了网络中的邻域函数,并将其用于对股票进行分析和选择,得到了令人满意的结果。为了提高解的精度,避免多个输入样本映射到同一输出节点还提出了禁忌映射的方法。数值模拟表明该模型对于上市公司的聚类结果令人满意,对于股民客观、准确地选出真正具有投资价值的股票具有指导意义。 展开更多

关键词 SOM神经网络 动态竞争 聚类 禁忌映射 股票分析

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关联规则在股票板块联动分析中的应用 被引量：6

5

作者 张建林 周超良 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期242-245,共4页

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,针对Apriori算法的不足进行了一些改进。新算法使用垂直数据格式,并改进了产生候选项的连接方法。为了研究股票板块的联动关系,将改进算法应用于股票板块指数分析中。实验结果表明,改进算法能快... Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,针对Apriori算法的不足进行了一些改进。新算法使用垂直数据格式,并改进了产生候选项的连接方法。为了研究股票板块的联动关系,将改进算法应用于股票板块指数分析中。实验结果表明,改进算法能快速发现板块之间的联动关系,对股市分析和投资决策有一定的指导作用。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 股票分析 板块指数

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股票价格预测模型 被引量：5

6

作者 王新武 《陇东学院学报》 2012年第3期40-43,共4页

通过对中国石油股票历史数据的分析,把它看作一种离散的时间序列,研究股票不同状态的初始概率及状态之间的转移概率,应用马尔可夫链理论建立股票价格波动及预测模型,并以此分析与预测股票的价格波动.还应用了MACD指标,对模型进行优化,... 通过对中国石油股票历史数据的分析,把它看作一种离散的时间序列,研究股票不同状态的初始概率及状态之间的转移概率,应用马尔可夫链理论建立股票价格波动及预测模型,并以此分析与预测股票的价格波动.还应用了MACD指标,对模型进行优化,预测投资收益最大化. 展开更多

关键词 股市分析 马尔可夫 股票预测 MACD指标

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“游戏化理念”在股票分析与投资课程中的应用

7

作者 张书慧 《金融理论与教学》 2024年第5期108-112,118,共6页

伴随着人工智能的快速发展,传统的教学模式由于授课形式单一、考核方式不全面等问题,导致学生学习主动性低,课堂参与度不高,“游戏化”作为一种创新教学模式,在解决上述问题方面具有独特的优势。研究基于传统教学“课前准备-课中指导-... 伴随着人工智能的快速发展,传统的教学模式由于授课形式单一、考核方式不全面等问题,导致学生学习主动性低,课堂参与度不高,“游戏化”作为一种创新教学模式,在解决上述问题方面具有独特的优势。研究基于传统教学“课前准备-课中指导-课后评价”的三阶段教学模式,创新性地提出“AR-OI-IE”三阶段游戏教学设计框架,并基于“股票分析与投资”课程引入“游戏化理念”的教学案例进行应用设计,以期为推广“游戏化”教学理念进入课堂起到抛砖引玉的作用,最后对“游戏化理念”在股票分析与投资课程中的应用进行了总结。 展开更多

关键词 游戏化 教学理念 股票分析 投资

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改进的Apriori算法在股票分析中的应用研究 被引量：4

8

作者 王冬秀 胡迎春 李辉 《科技通报》 北大核心 2013年第3期125-128,共4页

针对经典Apriori算法效率上的不足,提出了一种改进的Apriori算法。通过改进的Apriori挖掘算法对股票交易数据库中的数据进行分析,找出各种股票之间的隐藏关系,挖掘出一些可靠的、合理的股票关联规则,为投资者对股票是买入还是卖出提供... 针对经典Apriori算法效率上的不足,提出了一种改进的Apriori算法。通过改进的Apriori挖掘算法对股票交易数据库中的数据进行分析,找出各种股票之间的隐藏关系,挖掘出一些可靠的、合理的股票关联规则,为投资者对股票是买入还是卖出提供决策支持。实验表明,改进的算法能够快速地发现股票之间的涨跌关系,具有良好的应用效果。 展开更多

关键词 关联规则 APRIORI算法 股票分析

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股票时间序列模型的关联规则挖掘 被引量：3

9

作者 张娟 王慧锋 《天津理工大学学报》 2006年第2期35-38,共4页

为了辅助投资者对股票投资做出正确的决策,需要对股票时间序列进行详尽的关联规则分析.而传统的关联规则只是挖掘出同一事务间的关联项,没有较高的预测价值.对此,本文建立了一种具有时间约束的关联规则挖掘模型,该模型不仅能发现股票交... 为了辅助投资者对股票投资做出正确的决策,需要对股票时间序列进行详尽的关联规则分析.而传统的关联规则只是挖掘出同一事务间的关联项,没有较高的预测价值.对此,本文建立了一种具有时间约束的关联规则挖掘模型,该模型不仅能发现股票交易同一事务间的关联项,还能挖掘出交易纪录前后的关联规则;在模型的基础上进一步给出了Optim izedApriori和ES-Apriori挖掘算法,优化了挖掘效率较低的Apriori算法.实验结果显示出在所建立的模型基础上所得的关联规则很好的反映出股票的实际情况,从而有效地为投资者服务. 展开更多

关键词 时间序列模型 关联规则 股票分析

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金融危机的一种存量分析 被引量：2

10

作者 郭砚莉 汤吉军 《重庆工商大学学报（西部论坛）》 2009年第4期44-50,72,共8页

传统的经济分析包含健康的资产负债表这一假设前提,主要着眼于流量研究,看不到资产负债表衰退这一事实。有必要通过系统地分析资产负债表来研究经济衰退或经济危机问题,而这需要会计学、经济学和金融学等跨学科的研究。通过资产负债表... 传统的经济分析包含健康的资产负债表这一假设前提,主要着眼于流量研究,看不到资产负债表衰退这一事实。有必要通过系统地分析资产负债表来研究经济衰退或经济危机问题,而这需要会计学、经济学和金融学等跨学科的研究。通过资产负债表的存量分析,不但丰富了金融危机的微观基础理论研究,同时也为治愈经济危机提供了新的指导原则,即修复资产负债表衰退。只有这样,宏观经济政策才能发挥作用,最终走出长期的经济衰退。 展开更多

关键词 资产负债表效应 经济衰退 流量分析 存量分析

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基于线性回归的热门股票分析与推荐系统的设计与实现 被引量：2

11

作者 张晓涛 陈磊 《现代信息科技》 2022年第22期16-21,共6页

针对初入股票交易市场和对股票交易市场了解甚少的股民需求,设计与实现了基于线性回归的热门股票分析与推荐系统。以实时股票数据接口为数据源,输入UI模板生成动态视图,对股票交易市场的实时数据进行了显示设计;采用了机器学习的相关技... 针对初入股票交易市场和对股票交易市场了解甚少的股民需求,设计与实现了基于线性回归的热门股票分析与推荐系统。以实时股票数据接口为数据源,输入UI模板生成动态视图,对股票交易市场的实时数据进行了显示设计;采用了机器学习的相关技术对股票走向的趋势进行预测,再结合Matplotlib对股票数据进行可视化处理,来解决数据图形化显示的问题;采用网络爬虫获取相关金融网的建议与评价,来展现给用户更加直观的分析内容。 展开更多

关键词 股票分析 机器学习 数据可视化 Matplotlib

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关联规则在股票分析中的应用研究

12

作者 赵永进 王世卿 《微机发展》 2005年第9期152-153,157,共3页

股票交易各业务系统积累了大量数据。对这些数据进行有效的分析处理,以发现在股票交易数据间的内在相互联系,对指导投资决策具有重要的意义。文中针对股票交易建立了一种分析模型,并给出该模型的数据预处理算法。在此基础上,通过采用关... 股票交易各业务系统积累了大量数据。对这些数据进行有效的分析处理,以发现在股票交易数据间的内在相互联系,对指导投资决策具有重要的意义。文中针对股票交易建立了一种分析模型,并给出该模型的数据预处理算法。在此基础上,通过采用关联规则挖掘的思想实现该类规则的挖掘算法,实验证明该模型和算法是有效的。 展开更多

关键词 关联规则 股票分析 序列模式

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证券分析方法研究

13

作者 赵炳盛 《交通科技与经济》 2004年第6期69-71,共3页

随着我国证券市场的不断发展,各种证券分析方法也层出不穷。本文从分析证券市场价格的影响因素入手,对各种分析方法做出评价,从而得出一个合理的结论。

关键词 证券分析 证券市场 价格 发展 中国 方法研究 合理 结论 分析方法

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一个常用的按条件选股票的VF表单

14

作者 王发友 《科技情报开发与经济》 2006年第9期218-220,共3页

在证券投资股票分析中,经常需要按条件选股,即求出满足多种条件的股票。给出了一个常用的按条件选股票的VF表单,并介绍了其创建和使用方法。

关键词 股票分析 VF表单 数据库表 证券投资

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MLBP模型的应用实践及实验误差对比分析 被引量：1

15

作者 宫振华 王嘉宁 苏翀 《计算机系统应用》 2019年第6期254-259,共6页

随着社会经济的发展,数据量在日益增加,为了能够在庞大的数据中挖掘出有价值的信息,通过历史数据的潜在规律推测未来已经成为数据挖掘领域内重要的部分.本文通过研究MLP、BP及MLBP模型并进行模型的误差对比分析,并将最优模型应用于股票... 随着社会经济的发展,数据量在日益增加,为了能够在庞大的数据中挖掘出有价值的信息,通过历史数据的潜在规律推测未来已经成为数据挖掘领域内重要的部分.本文通过研究MLP、BP及MLBP模型并进行模型的误差对比分析,并将最优模型应用于股票预测.实验数据通过调用Python提供的Tushare财经数据接口进行股票日交易数据的爬取,应用三种模型对股票交易数据进行分析处理,不断进行调参,并将预测结果使用MSE进行误差比较,最后得出一个最优的预测值. 展开更多

关键词 MLBP模型 MSE误差对比分析 股票预测

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基于关联规则挖掘算法的A股股票联动性分析 被引量：1

16

作者 殷丽凤 李梦琳 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第4期486-492,共7页

为了更好地观察国内A股间的联动性,针对股票效应的滞后性问题,提出了一种基于时序的改进关联规则挖掘算法Gap-Apriori.实验采用Apriori、FP-growth、Eclat、Gap-Apriori 4种关联规则挖掘算法,对我国2007年到2021年间的A股交易数据进行... 为了更好地观察国内A股间的联动性,针对股票效应的滞后性问题,提出了一种基于时序的改进关联规则挖掘算法Gap-Apriori.实验采用Apriori、FP-growth、Eclat、Gap-Apriori 4种关联规则挖掘算法,对我国2007年到2021年间的A股交易数据进行了关联分析.实验结果表明,Apriori算法较其他3种算法更适用于高维股票数据挖掘,改进算法Gap-Apriori能够分析任意周期内的股票联动状态,有效地提高了算法的运行效率. 展开更多

关键词 数据挖掘 股票分析 关联规则 频繁项集

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重新反思芝加哥学派货币传统的历史争议问题——对弗里德曼版本芝加哥口述传统的一种辩护

17

作者 王瑶 《云南财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2011年第4期13-20,共8页

弗里德曼将其对货币数量论的经典性复述视为当时芝加哥被遗忘的"口述传统"的爆发,这一观点遭到帕廷金的强烈攻击。帕廷金对弗里德曼的批评后来得到哈里.约翰逊和萨缪尔森的进一步强化,这似乎使弗里德曼的"学术欺诈"... 弗里德曼将其对货币数量论的经典性复述视为当时芝加哥被遗忘的"口述传统"的爆发,这一观点遭到帕廷金的强烈攻击。帕廷金对弗里德曼的批评后来得到哈里.约翰逊和萨缪尔森的进一步强化,这似乎使弗里德曼的"学术欺诈"成为事实。然而,将早期芝加哥学派的货币思想与弗里德曼观点进行本质上的衔接后,就会发现帕廷金批评事实上是对真实芝加哥货币传统的重大误解与遗漏。 展开更多

关键词 口述传统 投资组合分析 存量分析 100%准备金 固定准则

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模糊聚类分析在股票分析中的应用

18

作者 成榕 《价值工程》 2011年第9期175-176,共2页

在进行股票投资的时候,需要分析和选择那些获利能力强,财务状况良好的股票,以减少投资风险。但是股票评价指标又有许多种,他们的含义各有不同,如何把各种指标综合在一起是非常重要的。应用模糊聚类分析方法对股票市场上商业贸易板块样... 在进行股票投资的时候,需要分析和选择那些获利能力强,财务状况良好的股票,以减少投资风险。但是股票评价指标又有许多种,他们的含义各有不同,如何把各种指标综合在一起是非常重要的。应用模糊聚类分析方法对股票市场上商业贸易板块样本股票进行了分类,综合多项财务指标来反映上市公司的盈利能力和发展水平,为分类和评估上市公司的优劣提供了很好的依据。 展开更多

关键词 模糊聚类分析 股票分析 投资风险

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基于行业与地域的股票舆情监测分析系统设计

19

作者 李岳瑾 段春先 《科研信息化技术与应用》 2019年第3期37-44,共8页

本文提出了一个基于行业与地域的股票舆情监测分析系统的设计方案。在互联网传媒与大数据技术不断发展的时代背景下,该平台结合了数据挖掘、机器学习、时空大数据分析等分析方法,不仅具有优秀的数据抓取能力与舆情解读能力,更能根据舆... 本文提出了一个基于行业与地域的股票舆情监测分析系统的设计方案。在互联网传媒与大数据技术不断发展的时代背景下,该平台结合了数据挖掘、机器学习、时空大数据分析等分析方法,不仅具有优秀的数据抓取能力与舆情解读能力,更能根据舆情信息的文本识别算法,分析当前舆情事件对与其事件性质类似的股票板块、与其所处地域相同的上市公司股票的影响。综合来看,本平台不仅能为个体投资者提供投资决策参考,更能帮助市场管理者监测网络舆论、加强市场监管,促进市场信息更加高效透明地传播。 展开更多

关键词 舆情监测 数据挖掘 股票分析 大数据分析

原文传递

牛市与熊市——基于游程序列的实证分析

20

作者 吴苛 陈萍 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2016年第5期46-54,66,共10页

为了研究上证综指的概率分布以及特征,选取1990-12-19—2016-01-15为样本时间段,采用修正的BB转折点划分方法对其进行周期划分,得到牛市、熊市;通过提取游程序列的方法,针对股价观察值的正负号进行分析,给出每个周期上涨及下跌天数的概... 为了研究上证综指的概率分布以及特征,选取1990-12-19—2016-01-15为样本时间段,采用修正的BB转折点划分方法对其进行周期划分,得到牛市、熊市;通过提取游程序列的方法,针对股价观察值的正负号进行分析,给出每个周期上涨及下跌天数的概率分布表及相关统计特征,并进行了比较,从中总结出牛市与熊市的典型特征;然后,对于牛市时间段2014-08-28—2015-06-12,选取工商银行、中国平安、中国石油、中国石化、中信证券这5只热门个股进行同样的计算和分析,发现这5只热门个股的涨跌趋势与大盘一致,经过实证分析发现利用提取游程序列的方法研究股票市场的涨跌特征简单可行。 展开更多

关键词 上证综指 游程序列 概率分布 个股分析

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