股票數據聚類分析

⑴ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

⑵ 大數據處理

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

⑶ 需要幾個層次分析法的案例

層次分析法應用案例

應用層次分析法，通過建立遞階層次結構和判斷矩陣，並結合定性評價和定量評價，對投資股票項目中的股票進行評價和排序，進而做出合理的選擇決策。本文首先論述了股票的基本特徵：

1、不可償還性，

2、參與性，

3、收益性，

4、流通性，

5、價格波動性和風險性。並依據基本特徵與現實市場相聯系，確立了文章所需要分析的影響股票的主要因素，即宏觀因素、主觀因素、客觀因素和技術因素。通過對各個主要因素的認識和分析，確立了影響各主要因素的現實因素，即影響宏觀因素的國家經濟、大盤走勢、經濟政策和突發事件；影響主觀因素的期限偏好、內部信息和風險偏好；影響客觀因素的股價、公司狀況和股性；影響技術因素的MACD（指數平滑異同移動平均線）、RSI（相對強弱指標）和KDJ（隨機指標）。按照層次分析法的基本思想設置目標層、准則層與子准則層，建立判斷矩陣，設置定性評價和定量評價，從而對股票作出定量的綜合評價。通過實證表明：層次分析法在股票選擇中是一種實用、有效的方法，有較好的應用價值。

⑷ 波動率聚類的含義是什麼以及出現的原因是什麼

一些金融時間序列常常會出現某一特徵的值成群出現的現象。如對股票收益率建模，其隨機攪動項往往在較大幅度波動後面伴隨著較大幅度的波動，在較小波動幅度後面緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動率聚類(volatilityclustering)。該現象的出現源於外部沖擊對股價波動的持續性影響，在收益率的分布上則表現為出尖峰厚尾(fattails)的特徵。這類序列隨機攪動項的無條件方差是常量，條件方差是變化的量。

⑸ ARIMA時間序列建模過程——原理及python實現

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=20742

時間序列被定義為一系列按時間順序索引的數據點。時間順序可以是每天，每月或每年。

以下是一個時間序列示例，該示例說明了從1949年到1960年每月航空公司的乘客數量。

最受歡迎的見解

1.在python中使用lstm和pytorch進行時間序列預測

2.python中利用長短期記憶模型lstm進行時間序列預測分析

3.使用r語言進行時間序列（arima，指數平滑）分析

4.r語言多元copula-garch-模型時間序列預測

5.r語言copulas和金融時間序列案例

6.使用r語言隨機波動模型sv處理時間序列中的隨機波動

7.r語言時間序列tar閾值自回歸模型

8.r語言k-shape時間序列聚類方法對股票價格時間序列聚類

9.python3用arima模型進行時間序列預測

⑹ 如何用MATLAB對股票數據做聚類分析

直接調kmeans函數。
k = 3;%類別數
idx = kmeans(X, k);%idx就是每個樣本點的標號。

⑺ 股票數據採集難嗎

要想自己采也行，我之前采過股市數據。用的是ForeSpider這個軟體。這個軟體他自身有數據挖掘分析功能，自己就進行聚類分類，統計分析了，採集的結果入庫後可以形成分析報表，直接瀏覽就行了，還是很方便的，你可以去看看。操作也是不難，非計算機專業的人也能使。
希望我的回答對你有幫助。

⑻ 聚類分析在股票板塊中的應用 急需此題論文！！

請先看看下面這教程，看能否找到你要的答案，不明再問我。。
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⑼ 波動聚類（volatility clustering）

經典資本市場理論在描述股票市場收益率變化時，所採用的計量模型一般都假定收益率方差保持不變。這一模型符合金融市場中有效市場理論，運用簡便，常用來預測和估算股票價格。但對金融數據的大量實證研究表明，有些假設不甚合理。一些金融時間序列常常會出現某一特徵的值成群出現的現象。如對股票收益率建模，其隨機攪動項往往在較大幅度波動後面伴隨著較大幅度的波動，在較小波動幅度後面緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動率聚類(volatility clustering)。該現象的出現源於外部沖擊對股價波動的持續性影響，在收益率的分布上則表現為出尖峰厚尾（fattails）的特徵。

⑽ 股票概念的聚類用什麼模型

所有股票分析軟體都有這個功能，輸入想看概念板塊，如煤炭輸入MT小寫就可以看到了