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基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 摘要 数据挖掘技术是2 0 世纪9 0 年代中期兴起的一种新的信息处理技术，其主要特点是 对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析，从中提取辅助商业决策的信息。 数据挖掘能够从海量的商业交易信息数据中发现一些未知的、有价值的规律，帮助企 业有意识地将这些规律利用到企业管理中去，从而提高企业管理效率，增强企业竞争 力。 关联规则的发现是数据挖掘中的一项重要任务。关联规则表示数据库中一组对象 之间某种关联关系的规则，其简单表现形式是：x = y ，x 称为规则的前提，y 是规则 的结果。对于一个关联规则通常用两个标准来衡量，支持度( s u p p o r t ) 和置信度 ( c o n f i d e n c e ) 。挖掘关联规则就是找到这样的规则：它的支持度和置信度分别大于事 先指定的最小支持度和最小置信度指标。挖掘过程最主要的一步是找出所有的频繁项 目集，这些频繁项目集的支持率不低于预先设定的最小值，a p r i o r i 算法是一种经典 的寻找频繁项集的算法。 期货交易，是商品交换的一种高级形式。随着市场经济的发展和成熟，作为一种 现代投资手段在当今世界经济中的地位和作用正日益加剧。期货公司在经营活动中每 天需要对客户的期货交易进行结算，积累了大量的期货交易数据，充分利用这些期货 交易数据，挖掘出这些信息背后隐藏着的一些关联规则，以帮助期货公司在客户开发， 交易指导，风险控制等方面做的更好，是一项极有意义的工作。但由于中国期货市场 发展的不完善、期货公司的能力有限、交易数据的保密性等种种因素，目前在公开资 料中基本找不到这方面的研究成果。 本文着眼于数据挖掘技术在期货交易中的应用，主要研究期货交易信息中的关联 规则挖掘，主要工作包括： 1 、研究了经典的a p r i o r i 算法，从提高算法效率的角度从两个方面对算法进行了改进， 第一：减少需要扫描的交易数据；第二：减少生成候选项集的时间。 2 、对期货公司交易结算系统中大量的期货交易信息进行了分析，选取了最能反映客 户交易状况、对期货公司管理起主要作用的客户资金、手续费、风险度和盈亏等四个 主要指标。并根据指标的具体含义、在期货交易中的作用方法以及期货公司的一般习 惯对指标进行了处理与分类，使之更符合期货公司管理的实际需求。 3 、根据改进的算法，结合期货公司管理的实际需求，设计了基于关联规则的期货交 a 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 易信息数据挖掘系统( q h j y d m ) ，q h j y d m 系统以v b n e t 作为开发工具，s q l s e r v e r 作为后台数据库，包括以下功能：数据抽取与转换，关联规则挖掘，结果显示。 4 、利用设计的q h j y d b 系统对期货公司两年的期货交易信息进行了挖掘，得到了客 户资金、手续费、风险度和盈亏等主要指标之间的一些关联规则，重点分析了期货交 易特有的指标一风险度与其它指标的关系。挖掘结果验证了期货公司在日常管理中一 些经验的正确性，也揭示了期货公司目前管理中还存在的一些认识上的误区，对期货 公司今后的管理工作有很好的指导作用。 从公开资料查询及作者对部分期货公司调研的结果来看，尚未发现挖掘期货交易 主要指标之间关联规则的研究成果。本文采用h p r i o r i 算法在这方面进行了一些研 究，系统挖掘结果正确、合理，为期货公司大量期货交易信息的充分利用提供了一种 新的思路；也为期货公司的客户管理与风险控制工作带来新的启发。 关键词：数据挖掘，期货市场，关联规则，a p r i o r i 算法，期货交易信息 b 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 a b s t r a c t t h ed a t am i n i n gi san e wk i n do fi n f o r m a t i o np r o c e s s i n gt e c h n o l o g y 。i tf e a t u r e s i na b s t r a c t i n g ，t r a n s f o r m a t i o n a n a l y z i n gt h em a s sb u s i n e s sd a t ai nt h ed a t a b a s e a n de x t r a c t i n gt h ei n f o r m a t i o nh e l p f u lt om a k i n gt r a d ed e c i s i o n s ，w i t hd a t am i n i n g t e c h n o l o g y w ec a nf i n ds o m eu n k n o w na n dv a l u a b l er u l e sf r o mt h ea b u n d a n tt r a d e d a t aa n dh e l pe n t e r p r i s e st oa p p l yt h e s er u l e si n t ot h em a n a g e m e n tc o n s c i o u s l ys o a si oi m p r o v et h ee f f i c i e n c yo fi ta n de n h a n c et h ec a p a c i t yo fc o m p e t i t i o n t h ea s s o c i a t i o nr u l e sm e t h o di sam a i nt a s ko fd a t am i n i n g t h er u l e se x p r e s s t h er e l a t i o n sb e t w e e nag r o u po fo b j e c t si nt h ed a t a b a s e as i m p l ee x p r e s s i o n i s ：x = y xi sc a l l e dt h ep r e m i s eo ft h er u l e sa n dyi st h er e s u l to ft h er u l e s a a s s o c i a t i o nr u l ei sg e n e r a l l ym e a s u r e db yt w os t a n d e r s ：s u p p o r ta n dc o n f i d e n c e m i n i n gt h ea s s o c i a t i o nr u l e si st of i n dt h er u l e sl i k et h i s ：i t ss u p p o r ta n dc o n f i d e n c e a r es e p a r a t e l yb i g g e rt h a nt h eg i v e ni n d e xo fs u p p o r ta n dc o n f i d e n c e t h em o s t i m p o r t a n ts t e pi nt h ep r o c e s so fd a t am i n i n gi st of i n do u ta l lt h ef r e q u e n ti t e m s w h o s es u p p o r ti sn ol e s st h a nt h eg i v e no n ea p r i o r ia r i t h m e t i ci sak i n do fc l a s s i c a l m e t h o du s e df o rs e a r c h i n gf o rf r e q u e n ti t e m s t h ef u t u r e si sak i n do fa d v a n c e df o r mo fe x c h a n g eo fc o m m o d i t i e s w i t ht h e d e v e l o p m e n ta n dr i p eo fm a r k e te c o n o m y ，i t sp o s i t i o na n di n f l u e n c ea sam o d e r n i n v e s t m e n tm e t h o da r eb e c o m i n gm o r ea n dm o r ei m p o r t a n ti nt h ec u r r e n tw o r l d e c o n o m yt h ef u t u r e sc o m p a n i e sd i dt h es e t t l e m e n to ft h ec u s t o m e r sb u s i n e s s e v e r y d a ya n dh a v ea c c u m u l a t e dal o to fb u s i n e s sd a t a t h u s ，i ti sam e a n i n g f u l t a s kt ot a k ea d v a n t a g eo ft h e s ed a t aa n dm i n et h eh i d d e nr u l e sb e h i n di ts oa st o h e l pt h ec o m p a n i e sd ob e t t e r i nt h ea s p e c to f d e v e l o p i n g m o r ec u s t o m e r s g u i d a n c eo fb u s i n e s sa sw e l la sd s kc o n t r o lb e c a u s eo ft h ef a c t o r ss u c ha s u n s o u n d n e s so fc h i n a sf u t u r em a r k e t s t h el i m i t0 ff u t a r ec o m p a n i e sa n dt h e p r i v a c yo ft h ed a t a t h e r e r en e a r l yn or e s e a r c hf i n d i n g si nt h i sa r e ai nt h ep u b l i c d a t u mc u r r e n t l y t h i sp a p e ri s f o c u s i n go nt h ea p p l i c a t i o no fd a t am i n i n gt e c h n o l o g yi nt h e f u t u r eb u s i n e s sa n dm a i n l yd o e st h er e s e a r c ho nt h em i n i n gr e l a t i o nr u l e so f c 基于关联规则的媚货交易信息数据挖掘 i n f o r m a t i o nj nf u t u r e sb u s i n e s st h em a i nt a s k sa r ea sf o i l o w s ： 1 、d ot h er e s e a r c ho na p r i o r ia r i t h m e t i ca n di m p r o v ei t se f f i c i e n c yo fi tf r o mt w o a s p e c t sf i r s t ，r e d u c et h ed a t ar e q u i r e df o rs c a n n i n g ；s e c o n d ，r e d u c et h et i m ef o r p r o d u c i n gc a n d i c a t ei t e m s l 2 、h a v ea na n a l y s i so fa b u n d a n tt r a d ed a t aa n ds e l e c tf o u ri n d e x e st h a tc a n b e s tr e f l e c tt h et r a d es i t u a t i o n t h e ya r ec u s t o m e r sf u n d c o m m i s s i o nc h a r g e ，r i s k a n dp r o f i t l o s s ；c l a s s i f yt h e s ei n d e x e sa c c o r d i n gt ot h e i rm e a n i n ga n dg e n e r a l c u s t o m si nf u t u r e sc o m p a n i e si no r d e rt om a k ei tc o i n c i d e n tt ot h ep r a c t i c a l d e m a n do ft h em a n a g e m e n to ff u t u r ec o m p a n i e s 3 、d e s i g nt h es y s t e mu s e df o rm i n i n gf u t u r e st r a d ei n f o r m a t i o nb a s e do n a s s o c i a t i o nr u l e s t h es y s t e m a d o p t s v b n e ta s d e v e l o p m e n t t o o l sa n d s q l s e r v e ra sb a c kd a t a b a s e i tc o n t a i n st h ef u n c t i o n ss u c ha sa b s t r a c t i n ga n d t r a n s f o r m a t i o no fd a t a ，m i n i n ga s s o c i a t i o nr u l e sa n dd e m o n s t r a t i o no fr e s u l t s 4 、m i n i n gf r o m t h et r a d ei n f o r m a t i o nu s i n gt h es y s t e ma n d g e ts o m e a s s o c i a t i o nr u l e sb e t w e e nt h ef o u ri n d e x e s h a v eas p e c i a ia n a l y s i so nb e t w e e n t h ec h a r a c t e r i s t i c si n d e x - r i s ka n do t h e ri n d e x e s t h er e s u l t sj u s t i f yt h ee x p e r i e n c e o fd a i l ym a n a g e m e n ta sw e l la sd i s c o v e rs o m em i s t a k e si nm a n a g e m e n tt h a th a v e ag o o dg u i d a n c ei nf u t u r em a n a g e m e n tf o rf u t u r e sc o m p a n i e s 。 f r o mp u b l i cm a t e r i a l sa n dp ar to ft h er e s e a r c hf i n d i n g s ，t h e r e r en of i n d i n g so n r e l a t i o n sb e t w e e nm a i ni n d e x e st h i sp a p e ra d o p t sa p r i o r ia r i t h m e t i ct od os o m e r e s e a r c ho nt h i st o p i ca n dg e t sc o r r e c ta n dr e a s o n a b l er e s u l t st h a tp r o v i d en e w i d e a sf o rf u t u r ec o m p a n i e si n t a k i n gf u l la d v a n t a g eo ff u t u r e si n f o r m a t i o na n d e n l i g h t e n m e n to fc u s t o m e r sm a n a g e m e n ta n dc o n t r o lo fr i s k s l i u g a n g ( c o m p u t e rs c i e n c ea n da p p l i c a t i o n ) d i r e c t e db yp r o fy a n gl i p i n g k e y w o r d s ：d a t am i n i n g ，f u t u r em a r k e t ，a s s o c i a t i o nr u l e s ，a p r i o r ia r i t h m e t i c 。 f u t u r e st r a d ei n f o r m a t i o n d 论文独创性声明 本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其他机构已 经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均 己在论文中做了明确的声明并表示了谢意。 作者签名： 到刮1 日期：巡：2 ： 论文使用授权声明 本人同意上海海事大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以上网公布 论文的全文或部分内容，可以采用影印，缩印或其他复制手段保存论文。 保密的论文在解密后遵守此规定。 作者签名： 型i 逊l 导师签名：玺盔l 日期：塑：副 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 1 1 期货市场的含义 第1 章期货市场概述 期货市场是买卖期货合约的市场。这种买卖是由转移价格波动风险的生产经营 者和承受价格风险而获利的风险投资者参加的，在交易所内依法公平竞争而进行 的，并且有保证金制度为保障。保证金制度的一个显著特征是用较少的钱做较大的 买卖，保证金一般为合约值的5 1 5 ，与现货交易和股票投资相比较，投资者在 期货市场上投资资金比其他投资要小得多，俗称“以小搏大”。期货交易的目的不 是获得实物，而是回避价格风险或套利，一般不实现商品所有权的转移。期货市场 的基本功能在于给生产经营者提供套期保值、回避价格风险的手段，以及通过公平、 公开竞争形成公正的价格。 1 2 期货市场的起源与发展历史 期货市场的历史可以追索到中世纪。最初创建期货市场的目的是为了满足农民 和商入的需要。假定某年5 月份一位农民的状况，他预计在9 月份收获谷物的价格 将会不确定。如果当时供大于求，谷物价格可能跌到很低一尤其是当农民急于卖出 谷物时，显示易见，此时农民及其家人面临着很大价格不确定的风险。 同样对于一个对谷物有长期的需求的商人，他也面临着很大的价格风险。在供 大于求的情况下，价格对他会很有利。但是当供小于求时，价格有可能涨得过高。 这样一来，对农民和商人来说。在9 月份之前时见面，根据双方对9 月份谷物供求 的预期而达成个一致的价格，就很有意义。换句话说，他们可以协商制定某种类 型的期货合约，这个期货合约可以消除双方各自面临的因未来价格不确定而产生的 风险。 现代意义上的期货交易在1 9 世纪中期产生于美国中北部地区。1 8 4 8 年芝加哥 的8 2 位商人发起组建了芝加哥期货交易所( c b o t ) 。并采用远期合约方式进行交易， 到了1 8 6 5 年，又推出了标准化合约。同时实行了保证金制度，向签约双方收取不 超过合约价值1 0 的保证金作为履约保证。这些具有历史意义的制度创新，促成了 真正意义上期货交易的诞生。而投机者很快对这种合约产生了兴趣。他们发现，交 易活动中合约的交易比交易谷物本身更有吸引力。 从早期的农产品期货开始后的一百多年来，期货交易的对象不断扩大，种类日 益繁多，花样不断翻新。有传统的农产品的期货，如谷物、棉花、小麦、油菜籽、 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 燕麦、黄豆、玉米、糖、咖啡、可可、猪、猪肚、活牛、木材等等期货；有金属期 货，如黄金、白银、铂、铜、铝等期货：有方兴未艾的能源期货，如原油、汽油等； 有二十世纪七十年代后迅速崛起的金融期货，如：外汇、利率、股票指数等期货。 金融期货自从本世纪7 0 年代初问世以来，发展十分迅速，交易量呈”爆炸性” 上升之势。金融期货主要包括利率期货、外汇期货和股票指数期货。在美国期货市 场上，目前主要的外汇期货包括日元期货、德国马克期货、加元期货、欧元期货等。 利率期货包括美国政府长期、中期和短期国债期货等。股票指数期货有标准普尔5 0 0 股价指数( s p 5 0 0 ) 期货、道琼斯指数期货、纽约证券交易所综合股价指数期货等。 近十多年来期货交易从发达国家到发展中国家迅速发展，几近成为当今经济全 球化发展趋势中的标志性特征之一。尤其是金融期货交易量的增长十分j 凉人。在当 今全球期货交易量中金融期货的交易量已经远远超过商品期货的交易量，占全部总 成交量的8 0 以上。在欧洲，随着欧元区经济一体化过程的深化，金融期货交易量 呈现出突飞猛进的发展。金融期货的交易量更是一度超过股票现货的交易量。 中国期货市场产生于8 0 年代末。随着改革开放的逐步深化，价格体制逐步放 开。这时，不解决价格调控的滞后性问题，就难以满足供求双方对远期价格信息的 需要。1 9 8 8 年5 月，国务院决定进行期货市场试点。1 9 9 0 年1 0 月1 2 日中国郑州 粮食批发市场经国务院批准，以现货交易为基础，正式引入期货交易机制。从而作 为我国第一家商品期货市场，迈出了中国期货市场发展的第一步。 9 0 年代中，我国期货市场发展走上了一个“小高潮”。但是，由于人们认识上 的偏差，尤其是受到部门和地方利益的驱动，在缺乏统一管理和没有完善法规的情 况下，中国期货市场出现盲目高速发展的趋势。到1 9 9 3 年底，全国期货交易所达 到5 0 多家，期货经纪公司3 0 0 多家，而各类期货兼营机构不尽其数。这一超常规 的发展也给期货市场带来了一系列问题如：交易所数量过多，交易品种严重重复， 期货机构运作不规范，地下期货交易四处泛滥，从业人员鱼龙混杂，良莠不齐。这 些都严重制约了我国期货市场的进一步发展，并且导致了人们对期货市场的种种误 解。为了遏止期货市场盲目发展，国务院授权中国证监会从1 9 9 3 年开始对期货市 场主体进行了大规模的清理整顿和结构调整。至1 9 9 9 年年底，经过七年的清理整 顿，各项措施基本到位，监管效率明显提高，市场秩序趋于正常。经过清理整顿和 结构调整。上海、大连、郑州三家期货交易所因相对管理规范，运作平稳而得到保 留，1 5 0 余家期货经纪公司经过最后的增资审核而得以继续从事期货经纪业务的资 格。经过几年的运作，在优胜劣汰的市场规律选择之下，一批管理比较规范，运作 较为平稳，发展相对成熟的期货品种脱颖而出，如：上海期交所的铜、铝；大商所 的大豆；郑州商品交易所的小麦。同时经过资格考试和认定，产生了一批具有期货 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 从业资格的从业人员队伍。并且于2 0 0 0 年1 2 月2 8 日，成立了行业自律组织一中 国期货业协会，标志着我国期货业正式成为一个具有自律管理功能的整体。经过十 余年的发展，我国期货市场的主体结构趋于完善，一个相对独立的期货业基本形成。 同时，期货市场发挥了应有的作用。一是形成了以期货交易所为核心的较为规范的 市场组织体系；二是为相关企业提供了一个套期保值的场所；三是为广大投资者提 供了一个良好的投资场所。 期货行业从2 0 0 0 年年底开始逐步复苏，尤其是从2 0 0 1 年开始，期货行业总体 也明显回暖。首先是高层政策暖风频吹，从“规范整顿”为主的政策基调重新回到 以“规范发展”为核心的政策主调。2 0 0 1 年3 月5 日，九届人大四次会议上把“稳 步发展期货市场”写进了“十五”计划纲要。中国证监会主席周小川i 指出：要从国 民经济发展的需要和证券市场整体建设的战略高度来认识期货市场。中国证监会秘 书长汪建熙在多次会议上指出，随着我国加入w t o ，期货市场面临巨大发展机遇。 2 0 0 1 年1 1 月，中国证监会期货部主任杨迈军在上海召开的期货市场发展报告会上 指出，证监会将积极稳妥地推出玉米、大米等大的粮食品种以及棉花、白糖等农产 品的期货交易，推动石油交易，尽早开展股指期货交易。其次是从市场交易情况看， 2 0 0 0 年后开始交易量逐步增加，2 0 0 4 年，中国期货市场全年成交额接近1 5 万亿元， 较2 0 0 3 年增长了3 5 5 6 ，另外增量资金不断流入，新开客户数不断增加，期货市 场发展迎来了一个新的春天。 从国际金融市场的发展历程和现状来对比，在国际金融市场，期货市场正是与 证券市场、外汇市场并重的三大金融交易体系之一。在商品期货日益发展的同时， 近2 0 年来以股指期货、外汇期货、国债期货为主的金融期货更是迅猛发展。不仅 彻底改变了期货市场的发展格局，而且对整个金融市场的格局发生了深刻的变化。 包括期货和期权交易的发展是近年来整个金融创新活动中最有活力的一部分。而我 国的期货市场目前还处于商品期货市场阶段，由此可见，我国期货市场发展空间是 无比广阔的。 1 3 期货市场的经济功能与基本特征 1 3 1 期货市场的两大基本经济功能 夺回避市场风险( 转移价格风险) 在当今经济的每一个环节中都无法避免不同程度的价格波动即价格风险，因而 人们都希望转移这种价格风险，期货市场正是回避经营风险的理想场所。期货交易 者可以通过在期货市场上做“套期保值”交易来达到转移价格波动风险的目的。 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 夺发现合理价格 期货交易所是一个公开、公平、公正、竞争的交易场所，它将众多影向供求关 系的因素集中于交易所内，通过公开竞价，形成一个公正的交易价格。它反映各种 因素对所交易的今后某一个时期、某一特定商品的影响，这一交易价格被用来做为 该商品价值的基准价格，通过现代化的信息传递手段迅速传递到全国各地，全国各 地的人们利用这一至关重要的价格信息来制定各自的生产、经营、消费决策。 1 3 2 期货市场的基本特征 夺合约标准化 期货合约标准化指除价格外，合约的所有条款都是预先规定好的，具有标准化 特征。 夺交易集中化 期货交易规定在期货交易所内并只能通过会员进行，场外客户只能委托期货经 纪公司代理交易。高度组织化和严格执行管理，使期货交易只能在期货交易所内集 中完成。 令杠杆机制 指期货保证金交易所产生的效应。参与者只需缴纳成交价值的5 一1 0 的保证 金，就能进行数倍或更多倍数的合约交易。保证金交易既降低套期保值成本，又吸 收大量投机者涌进期货市场，使期货市场具有高风险性与高收益率等特点。 夺双向交易和对冲机制 期货交易是一种以保证金方式进行标准化合约买卖。只有拥有保证金，就可以 在市场中选择任何一种交易行为。双向交易就是指以保证金方式自由选择买空卖空 行为。这点与股票市场有所不同，因为股票只能买入卖出刁能赚钱，不能先卖空再 买空赚钱，股票交易是单向交易。 对冲机制指期货市场为交易者提供解除履约或避免交收的机制，即买入期货合 约者可以在适当时候卖出合约平仓以实现利润，而卖出期货合约者也可以在适当时 候买入合约进行平仓，它们不需要在交割日进行实物实收。 夺每日无负债结算制度 由于执行保证金制度，期货从理论和务实上定位为一种透支交易或信用，要使 这种交易得以维持，必须依靠每目无负债结算制度，即每日收市后必须对交易帐户 损益进行结算，实施资金划转，并要求维持初始保证金。这点与股票市场不同，股 票市场只有进行买卖对冲后才进行结算，股票市场结算只与交易行为有关，不需要 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 进行每日无负债结算。 每目无负债结算制度是期货控制市场风险的重要手段之一，对保障期货市场信 用、维护市场双方合理权益起着重要作用。 夺到期交割制度 交割制度与期货交易对象的规定性有关，因为期货交易对象是规定未来某一时 间地点交收的合约。对于在交割日不履约的交易者，交易所采取严厉的惩罚制度。 交割制度是一个重要制度，没有交割规定，就没有期货交易对象特定规定性，期货 定价功能就不具备经济学意义，期货市场与现货市场连结的纽带就不存在。 1 4 中国期货市场主要组成 中国期货市场主要由中国证监会、中国期货业协会、期货交易所、期货经纪公 司、期货交易者构成。 夺中国证监会 中国证监会是国家的行政管理机构，是国家指定的对期货市场进行监管的单 位，负责制定宏观管理政策，监控市场风险，审批期货交易所、期货经纪公司、期 货兼营机构、期货交易所的交易规则和上市品种，任命期货交易所总裁、副总裁。 夺中国期货业协会 中国期货业协会于2 0 0 0 年1 2 月正式成立，协会主要宗旨体现为贯彻执行国家 法律法规和国家有关期货市场的方针政策，在国家对期货市场集中统一监督管理的 前提下，实行行业自律管理，发挥政府与会员之间的桥梁和纽带作用，维护会员的 合法权益，维护期货市场的公开、公平、公正原则，加强对期货从业人员的职业道 德教育和资格管理，促进中国期货市场的健康稳定发展。 夺期货交易所 目前有三家，分别为大连、郑州、上海期货交易所。 期货交易所是期货市场的主体，是会员制的、非赢利性的事业法人。期货交易 所按照期货交易所章程和交易规则依法组织交易。期货交易所作为买方的卖方和卖 方的买方承担履约责任，维护公平交易，监控市场风险，提供交易设施和技术手段； 公御市场行情、仓单信息等相关信息；研究开发新合约、新技术等，从而保证期货 交易公开、公平、公正地进行。 夺期货经纪公司 期货经纪公司是经中国证监会批准并在国家工商行政管理局注册的独立法人， 是代理客户进行期货交易，并提供有关期货交易服务的企业法人。期货公司接受客 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 户的买卖委托指令，通过交易所完成交易，同时收取佣金。一方面它是交易所与众 多交易者之间的桥梁，拓宽和完善交易所的服务功能；另一方面，它为交易者从事 交易活动向交易所提供财力保证。作为期货交易活动的中介组织，期货公司在期货 市场构成中具有十分重要的作用。 夺期货交易者 指为了规避风险而参与期货交易的套期保值者，或为获得投机利润的期货投机 者。他们通过期货经纪公司( 或自身就是期货交易所的自营会员) 在期货交易所进 行期货交易。 1 5 期货市场交易基本流程 夺开户 期货交易帐户是指期货交易者( 客户) 开设的、用于交易履约保证的一个资金 信用帐户。 夺申请交易编码 填写”期货交易登记表”，把客户的一些基本情况填写在表格上。这张表格将由 期货公司提交给交易所，为客户开设一个独一无二的期货交易代码。 夺存取保证金 保证金是指客户按照规定标准交纳的资金，用于结算和保证履约，以保证合同 的履行和交易损失时的担保，一般相当于交易金额的5 1 0 ，客户履约后退还，如 有亏损从保证金内相应扣除。 夺交易 客户填写交易指令给期货公司之后，期货公司即将委托指令输入期货交易所交 易系统，参与交易所的集中竞价交易。委托执行后，期货公司将成交结果通知客户。 夺结算 在交易日结束时，期货公司将会依当日结算价逐日结算。期货公司根据帐户内 持仓合约数量及期货合约的结算价，计算客户的盈利亏损情况及所占用的保证金。 当客户账户内的资金不足于抵冲客户持仓所占用的保证金时，期货公司将对该客户 追缴保证金。 1 6 期货市场的风险分析 夺期货市场风险是客观存在的 这种客观性一方面体现了市场风险的共性。在任何市场中，都存在由于不确定性 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 因素而导致损失的可能性。另一方面，期货市场风险的客观性也来自期货交易内在机 制的特殊性。期货交易在产生给套期保值者规避风险提供有效手段，没有风险就不会 有套期保值的必要。可以说，没有风险就没有期货市场。 冷期货市场对比现货市场有风险放大的特征，主要原因有 ( 1 ) 参与期货交易的商品通常是价格波动频繁的商品，期货价格易与现货价格产 生强烈的共振，扩大风险面，加剧风险度。 ( 2 ) 期货交易具有“以小搏大”的特征，投机性较强，交易者的过度投机心理诱 发风险行为，增加了风险产生的可能性。 ( 3 ) 期货交易不同于一般的现货交易，期货交易是连续性的合约买卖活动，风险 易于延伸，引发连锁反应。 ( 4 ) 期货交易量大，风险集中，造成的盈亏大。 ( 5 ) 期货交易具有远期性，未来不确定因素多，预测难度大。 夺风险与机会的共生性 期货交易的风险并不仅仅意味着发生损失的可能性，也存在着机会和获取高利 润的可能，即高收益与高风险并存。期货交易的这种风险与机会的共生性，是产生 期货投机的动力。与此同时，期货交易的高风险性也给投机都带来压力，促使交易 者提高自身素质，规范交易行为，把风险降到最小限度。 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 2 1 数据挖掘的定义 第2 章数据挖掘技术 随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以t b 计，如何 从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运 而生发展起来的数据处理技术，是知识发现( k n o w l e d g ed i s c o v e r yi nd a t a b a s e ) 的 关键步骤。 数据挖掘( d a t am i n i n g ) 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机 的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的 过程。数据挖掘其实是一个逐渐演变的过程，电子数据处理的初期，人们就试图通过 某些方法来实现自动决策支持，当时机器学习成为人们关心的焦点。机器学习的过 程就是将一些已知的并已被成功解决的问题作为范例输入计算机，机器通过学习这 些范例总结并生成相应的规则，这些规则具有通用性，使用它们可以解决某一类的 问题随后，随着神经网络技术的形成和发展，人们的注意力转向知识工程，知识工 程不同于机器学习那样给计算机输入范例，让它生成出规则，而是直接给计算机输 入已被代码化的规则，而计算机是通过使用这些规则来解决某些问题。专家系统就 是这种方法所得到的成果，但它有投资大、效果不甚理想等不足。8 0 年代人们又在 新的神经网络理论的指导下，重新回到机器学习的方法上，并将其成果应用于处理 大型商业数据库。 在进行数据挖掘和知识发现的学习和研究过程中，数据、信息、知识是直接接 触的三个概念，这三者之间既有区别又有联系，在受到其他因素影响时，它们之间 会进行转化。如图2 1 表示了数据到知识的转化过程。在实际的数据挖掘中，从数 据到知识也是这样一种转化过程，但它是采用各种算法和模式实现的。 图2 - 1 数据、信息、知识的转化 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 2 2 数据挖掘的主要任务 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分 析等。 夺关联分析( a s s o c i a t i o na n a l y s i s ) 关联规则挖掘是由r a k e s ha g r a w a l 等人首先提出的。两个或两个以上变量的 取值之间存在某种规律性，就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、 可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找 出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关 性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 关联规则的发现可分为两步。第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁 项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不 低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的 核心，也是计算量最大的部分。 夺聚类分析( c l u s t e r i n g ) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不相同 类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能 的数据属性之间的相互关系。 聚类分析是一种具有很强挑战性的领域，它的一些潜在的应用对分析算法提出 了特别的要求： 伸缩性 处理不同字段类型的能力 发现具有任意形状的聚类的能力 输入参数对领域知识的弱依赖性 能够处理异常数据 结果对输入记录顺序的无关性 处理高维数据的能力 增加限制条件后的聚类分析能力 结果的可解释性和可用性 聚类分析的算法可以分为以下几大类：分裂法、层次法、基于密度的方法、基 于网络的方法和基于模型的方法等。 夺分类( c l a s s i f i c a t i o n ) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用 训练数据集，通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 分类常用的两种方法是：决策树方法和贝叶斯分类。 l 、决策树分类法 决策树的组成 决策树的基本组成部分有：决策节点、分支和叶，树中每个内部节点表示一个 属性上的测试，每个叶节点代表一个类。例如，在购房贷款申请中，要对申请的风 险大小做出判断，图2 2 是为了解决这个问题而建立的一棵决策树。 图2 2 一棵简单的决策树 决策树方法的优缺点 在数据挖掘中使用决策树对数据集归纳分类优点很多： ( 1 )伸缩性好 ( 2 )分类准确率比较高 ( 3 )分类准确率比较高 ( 4 ) 具有相对快捷的学习速度 ( 5 】能够转化成容易理解的分类规则 ( 6 )擅长处理非数值型数据 但决策数据方法也存在着一些问题，如： ( 1 )在为一个节点选择怎样进行分割时使用“贪心”算法，这种算法在决定 节点的分割时根本不考虑此次选择会对将来的分割造成什么样的影响。 ( 2 ) 由于递归地划分，一些数据自己可能变得太小，使得进一步划分失去意 义。 ( 3 ) 决策树每个节点对应分割的定义必须非常明确，不能含糊，但在实际生 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 活中这种明确可能是不合理的。 最为典型的决策树学习系统是i d 3 。它采用自顶向下不回溯策略，能保证找到 一个简单的树。算法c 4 5 和c 5 0 都是i d 3 的扩展，它们将分类领域从类别属性扩 展到数值型属性。 2 、贝叶斯分类 贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一种统计学分类方法。贝叶斯分类有两类，一 类是朴素的贝叶斯分类，一类是贝叶斯信念网络。朴素贝叶斯分类是一种有监督的 学习方法。朴素贝叶斯分类在用于大型数据库方面，表现出了高速度和高准确率。 而贝叶斯信念网络不同于贝叶斯分类，它是一种图形模型，能够表示属性子集之间 的依赖。 夺预测( p r e d i c a t i o n ) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类 及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1 9 6 8 年 b o x 和j e n k i n s 提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的 数学方法通过建立随机模型，如自回归模型、自回归滑动平均模型、求和自回归滑 动平均模型和季节调整模型等，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平 稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段 历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为 此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再 适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。也有许 多系统借助并行算法的计算优势进行时间序列预测。 夺时序模式( t i m e s e r i e sp a t t e r n ) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样， 它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 令偏差分析( d e v i a t i o n ) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据 库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与 参照之间的差别。 2 3 数据挖掘的应用案例 尽管数据挖掘技术尚未完全成熟，但是它在一些领域中的成功应用，鼓舞着人 基于关联规则的期货交易信息数据挖掘 们将数据挖掘应用到更多、更广泛的领域中去。其具体应用如下： 令d n a 分析 基因的准确定位及全顺序分析对研究人类遗传以及对某些疾病的治疗是很有帮 助的。而数据挖掘已经可以提供很多成熟的序列模式分析和相似检索技术。 数据挖掘在d n a 分析中有如下三方面应用： ( 1 ) 编码序列与非编码序列的区分：将编码序列和非编码序列进行区分其实 质是一个分类问题。 ( 2 ) d n a 序列间相似搜索和比较：基本做法是，运用数据挖掘中的相似搜索方 法，从两类基因中检索出基因序列，然后找出兵比较每一类中频繁出现 的模式。 ( 3 )同时出现的基因序列的识别：运用数据挖掘中的关联分析方法，帮助确 定在目标样本中同时出现的基因种类。 夺市场业 市场应用数据挖掘技术主要体现在对市场定位和消费者分析，辅助制定市场策 略等。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定待定消费群体 或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体 下一步的消费行为，并以此为基础，对所识别