股票数据聚类分析

⑴ 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

⑵ 大数据处理

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

⑶ 需要几个层次分析法的案例

层次分析法应用案例

应用层次分析法，通过建立递阶层次结构和判断矩阵，并结合定性评价和定量评价，对投资股票项目中的股票进行评价和排序，进而做出合理的选择决策。本文首先论述了股票的基本特征：

1、不可偿还性，

2、参与性，

3、收益性，

4、流通性，

5、价格波动性和风险性。并依据基本特征与现实市场相联系，确立了文章所需要分析的影响股票的主要因素，即宏观因素、主观因素、客观因素和技术因素。通过对各个主要因素的认识和分析，确立了影响各主要因素的现实因素，即影响宏观因素的国家经济、大盘走势、经济政策和突发事件；影响主观因素的期限偏好、内部信息和风险偏好；影响客观因素的股价、公司状况和股性；影响技术因素的MACD（指数平滑异同移动平均线）、RSI（相对强弱指标）和KDJ（随机指标）。按照层次分析法的基本思想设置目标层、准则层与子准则层，建立判断矩阵，设置定性评价和定量评价，从而对股票作出定量的综合评价。通过实证表明：层次分析法在股票选择中是一种实用、有效的方法，有较好的应用价值。

⑷ 波动率聚类的含义是什么以及出现的原因是什么

一些金融时间序列常常会出现某一特征的值成群出现的现象。如对股票收益率建模，其随机搅动项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小波动幅度后面紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动率聚类(volatilityclustering)。该现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现为出尖峰厚尾(fattails)的特征。这类序列随机搅动项的无条件方差是常量，条件方差是变化的量。

⑸ ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20742

时间序列被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。

以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。

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1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测

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⑹ 如何用MATLAB对股票数据做聚类分析

直接调kmeans函数。
k = 3;%类别数
idx = kmeans(X, k);%idx就是每个样本点的标号。

⑺ 股票数据采集难吗

要想自己采也行，我之前采过股市数据。用的是ForeSpider这个软件。这个软件他自身有数据挖掘分析功能，自己就进行聚类分类，统计分析了，采集的结果入库后可以形成分析报表，直接浏览就行了，还是很方便的，你可以去看看。操作也是不难，非计算机专业的人也能使。
希望我的回答对你有帮助。

⑻ 聚类分析在股票板块中的应用 急需此题论文！！

请先看看下面这教程，看能否找到你要的答案，不明再问我。。
www.fjmu.e.cn

⑼ 波动聚类（volatility clustering）

经典资本市场理论在描述股票市场收益率变化时，所采用的计量模型一般都假定收益率方差保持不变。这一模型符合金融市场中有效市场理论，运用简便，常用来预测和估算股票价格。但对金融数据的大量实证研究表明，有些假设不甚合理。一些金融时间序列常常会出现某一特征的值成群出现的现象。如对股票收益率建模，其随机搅动项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小波动幅度后面紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动率聚类(volatility clustering)。该现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现为出尖峰厚尾（fattails）的特征。

⑽ 股票概念的聚类用什么模型

所有股票分析软件都有这个功能，输入想看概念板块，如煤炭输入MT小写就可以看到了