股票股價的聯動性,即股票市場上股價時常出現的“同漲共跌”現象,意味著在一定時期內,同屬某一基本面類別或同具某一概念因素的一類股票,所呈現的股價同時上漲或者同時下跌現象,使股票市場中的某些股票漲跌趨于同步。隨著我國上市公司數量的增加以及經營業務的持續拓展,所屬行業劃分的標準也越來越多,各家上市公司所代表的股票之間聯系也越來越復雜。此類相關性研究有助于合理定價不同市場的股票,同時各支股票間的聯動規則對理財人員的期貨交易和套期保值策略也有很強的參考意義。因此,針對各支股票間的關聯性及其行情走勢的判斷具有極其重要的應用價值和理論意義。本文主要采用關聯規則算法對股票行情數據進行分析,作為關聯規則算法中最經典的Apriori算法,其一般處理的是離散數據,無法直接利用Apriori算法對于股價這種連續變動的數據進行分析。傳統的基于股票數據的挖掘是將股價粗略的分為“上漲”和“下跌”兩類,這種相關性無法很好地描述股票價格的真實關聯關系,在支持度和置信度閾值設定較小時,很多相似或相關的關聯規則都不會被剔除,這給關聯規則的研究和進一步剖析帶來了更多的障礙。因此,基于Apriori算法,本文在其基礎上提出了兩...

【文章頁數】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1Apriori算法流程圖

圖2.1Apriori算法流程圖法的步驟可以看出，在每次迭代時Apriori算法都需要遍歷數據集，以最度為100為例，簡記為{,...,}，則其包含=100個頻繁1，個頻繁2項集{,}，{,}，…，{,}，個頻,,}，{,,....

圖2.2關聯規則生成結果

圖2.2關聯規則生成結果文應用Apriori算法對股票數據進行關聯規則分析，共生成919成728條二項集、191條三項集。在RStudio軟件中加載arule出加入閾值后生成的關聯規則散點圖，關聯規則散點圖表示了各t和置信度confidence的分布,....

圖2.3關聯規則散點圖

圖2.2關聯規則生成結果應用Apriori算法對股票數據進行關聯規則分析，共生成919條強728條二項集、191條三項集。在RStudio軟件中加載arulesViz加入閾值后生成的關聯規則散點圖，關聯規則散點圖表示了各個規和置信度confidence....

圖3.1兩種算法生成的關聯規則數對比圖

圖3.1兩種算法生成的關聯規則數對比圖最后，對已經生成的關聯規則按照提升度Lift進行排序，并輸出提升度最大規則，如表3.2所示：表3.2加入閾值后生成的部分規則號規則前項規則后項支持度置信度提升工商銀行建設銀行86.24%60.23%3.66....

本文編號：3994136