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    數(shù)據(jù)挖掘在證券投資分析中的應用

    2014-07-04 20:17:29楊薈
    商業(yè)2.0 2014年6期
    關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘

    中圖分類號:F8325 文獻標識碼:A

    摘要:證券市場是國民經(jīng)濟的重要組成部分,證券市場的穩(wěn)定不但關系到國家經(jīng)濟的繁榮發(fā)展,而且更關系到證券市場中廣大投資者的利益。因此,有效的對證券進行分析與進一步的研究有重要的理論意義和實踐價值。本文主要研究采用部分數(shù)據(jù)挖掘方法對證券投資進行分析,本文具體講述的是運用MATLAB來進行分析。探討數(shù)據(jù)挖掘在證券投資分析中的應用。并進一步展望數(shù)據(jù)挖掘在證券行業(yè)的發(fā)展前景。

    關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;MATLAB;證券投資分析

    證券投資分析是指人們通過各種專業(yè)性分析方法,對影響證券價值或價格的各種信息進行綜合分析以判斷證券價值或價格及其變動的行為,是證券投資過程中不可或缺的一個重要環(huán)節(jié)。

    所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際交易數(shù)據(jù)和相關應用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的本質區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘在沒有明確假設的前提下去挖掘信息,發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘使數(shù)據(jù)庫技術進入了一個更高的層次,它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷,而且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,從而促進信息的傳遞。也就是根據(jù)預定義的目標,對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行篩選和分析,找出其中的有用數(shù)據(jù),并進一步找出規(guī)律,為信息需求者提供決策依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為當今理論研究和實際應用的熱點研究領域。

    一、研究現(xiàn)狀

    90年代以來,計算機技術開始逐步應用于證券市場,開始只是運用于證券交易。隨著證券市場吸引了越來越多的投資者,證券交易數(shù)據(jù)開始大量增加,傳統(tǒng)的證券預測使用的KDJ、RSI、平均線等技術需要處理越來越多的巨量數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘等也開始運用于證券建模,其中有MATLAB模型,就是運用到了數(shù)據(jù)挖掘的知識。但是數(shù)據(jù)挖掘并未廣泛運用于證券分析建模中。相比國內,歐美市場的證券市場的歷史要悠久的多,證券分析預測也在很早就開始了。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn),為證券分析提供了新的思路。眾多學者專家開始用數(shù)據(jù)挖掘分析眾多的證券數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,以實現(xiàn)對證券的預測分析,更加理性的投資證券市場。香港科技大學開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的證券預測系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)挖掘的規(guī)則,預測恒生指數(shù)的走勢。同時國外利用數(shù)據(jù)挖掘技術,建立起人工智能系統(tǒng)預測分析證券。國外證券公司利用MATLAB強大的仿真模擬功能建立了一個有價證券管理系統(tǒng),專門用來分析大量的證券數(shù)據(jù)。研究證券和經(jīng)濟指標的關系,取得的研究成果在證券行業(yè)得到了認可。隨著這方面技術的發(fā)展,越來越復雜的分析系統(tǒng)開始出現(xiàn)。

    總體而言,國內的證券分析信息化程度不高,數(shù)據(jù)挖掘在證券預測分析中的應用也比較少。國外的研究比較成熟,時間序列法、神經(jīng)網(wǎng)絡法等技術衍生出了很多的證券分析系統(tǒng)。研究經(jīng)濟指數(shù)、大盤走勢、財務指標等屬性對證券走勢的影響,分析證券漲跌原因,并將結果用來預測分析未來證券的價格走勢。目前美國三大評級結構、十五大資產(chǎn)管理公司、十大商業(yè)銀行都在使用MATLAB。目前,全球有超過2000家金融機構運用MATLAB來管理公司資產(chǎn)。國際貨幣基金組織、摩根斯坦利等頂級金融機構都在使用MATLAB,利用MATLAB強大的運算平臺實現(xiàn)與其他軟件之間的數(shù)據(jù)交換,顯示出了非常優(yōu)良的互融性。由此可見,MATLAB現(xiàn)已成為金融工程人員不可或缺的分析軟件工具。

    二、數(shù)據(jù)挖掘應用框架 步驟語言描述

    (一)MATLAB

    MATLAB這一名稱是由Matrix和Laboratory兩個詞的前三個字母組合,MATLAB誕生于20世紀70年代,由美國新墨西哥州大學前計算機系主任CleverMoler創(chuàng)建。自從1984年推出第一個版本來,至今已相繼推出7個版本。

    到90年代,MATLAB已經(jīng)成為國際上公認的標準計算軟件,而且在數(shù)值計算方面有著卓越的貢獻。

    MATLAB擅長于數(shù)值計算,能處理大量的數(shù)據(jù),而且運算效率很高,而且在數(shù)值計算的基礎上拓展了符號計算、文字處理、可視化建模和實時控制能力。MATLAB語言是一種交互性的數(shù)學腳本語言,語法和C/C++類似。它支持包括邏輯、數(shù)值、文本和函數(shù)柄在內的15中數(shù)據(jù)類型,每一種類型都定義為矩陣或陣列的形式。執(zhí)行MATLAB代碼的最簡單方式就是在MATLAB程序的命令窗口(commandwindow)的提示符(>>)輸入代碼。MATLAB就會返回操作結果。目前,MATLAB在世界各大金融機構,例如美國聯(lián)邦儲備委員會、摩根斯坦利、高盛集團,都得到了廣泛的應用。MATLAB在數(shù)值計算和編程方面的眾多優(yōu)點使其在金融領域處于領先地位。

    (二)MATLAB應用流程

    一般語言編寫程序、調試程序需要經(jīng)過五個步驟:編輯、編譯、連接、執(zhí)行、調試,各個步驟之間是順序關系,編程過程就是在它們之間進行循環(huán)。MATLAB語言與其他語言相比,較好地解決了上述問題。MATLAB軟件是解釋性語言,調試程序的手段非常豐富,速度也快,把編輯、編譯、連接和執(zhí)行融為一體,在同一個界面操作,可以快速查出輸入程序中的書寫錯誤、語法錯誤,提高了用戶編寫程序的效率。MATLAB在運行時,可以直接輸入命令語句,包括調用M文件語句,每輸入一條命令,程序就會立即對其進行處理,完成編譯、連接、執(zhí)行全過程。再如,將MATLAB源程序編譯為M文件,編輯后源程序就可以立即執(zhí)行,如果有錯,則用戶界面上也會給出詳細的出錯信息。MATLAB軟件易懂易學,允許數(shù)學形式編寫代碼,比VB、C/C++語言更加如何書寫習慣,它的操作符和功能函數(shù)就是數(shù)學上簡單的英文表達式,MATLAB還擁有強大的幫助系統(tǒng),可以查詢到各種命令的使用說明和詳細案例,為方便初學者快速了解MATLAB功能,還提供了演示窗口。

    三、結論與展望

    數(shù)據(jù)挖掘誕生以來,其處理海量數(shù)據(jù)的功能,使其在各大領域得到廣泛應用。數(shù)據(jù)挖掘的成功,也為金融分析和提供了一個新的方法。并且根據(jù)今年國外的研究成果發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應用取得了良好的效果。本文就是通過在MATLAB軟件上的建模在證券分析中的應用。本文研究的主要是數(shù)據(jù)挖掘在證券長期投資中的應用,

    證券市場研究和數(shù)據(jù)挖掘涉及的知識都很廣,由于學識水平和精力有限,本文知識只分析了Matlab 在證券投資分析中的應用。證券市場是一個無時無刻不在變化的市場,數(shù)據(jù)挖掘技術也在不斷發(fā)展,要實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中的應用應該是一個漫長的過程,通過不間斷的跟蹤分析,不斷完善模型。本文雖然挖掘了較實用的模型,但是證券市場受宏觀經(jīng)濟環(huán)境和投資者心理等因素影響很大,而這些因素都無法通過建立模型的方式加以控制分析,所以在具體運用本文的模型時,仍要根據(jù)具體情況進行改進。所有的不足和缺陷都會在以后的研究中進行完善。

    近幾年隨著融資融券、股票期貨等越來越多的證券業(yè)務的開展,越多的投資者會加入這個市場,證券市場的數(shù)據(jù)量會急速增長,這為數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中的應用提供了更加廣大的空間,數(shù)據(jù)挖掘擅長處理巨量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢會更加明顯。所以可以預見,在不久的將來,數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中將會得到更加廣泛的應用。

    參考文獻:

    [1]王紅亮.數(shù)據(jù)挖掘在證券交易系統(tǒng)分析中的應用[J].內蒙古電大學刊 2002

    [2]肖藝萍.證券市場中強力股的挖掘應用研究[D].北京工商大學,2010

    [3]鄭文.數(shù)據(jù)挖掘在股票分析中的應用[D].復旦大學,2012

    [4]張金良 李光良 楊忠直 熊益民 張士英 吳建偉.數(shù)據(jù)額挖掘在證券交易系統(tǒng)分析中的應用[J].地質技術經(jīng)濟管理,2002

    作者簡介:楊薈(1992-),女,彝族,重慶南岸,本科,重慶工商大學。

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