股票分析中数据挖掘技术的应用

股票分析中数据挖掘技术的应用摘要：如何利用股市中的海量数据降低投资者的投资风险是一个极其现实的问题。而数据挖掘技术的应用能够充分满足此方面的需求。本文综合论述了数据挖掘的基本概念，以及其在股票分析中的应用价值，并且，围绕数据挖掘技术在股票分析中的实践应用展开系统探究，旨在为股票风险评估师等相关人员提供有价值的参考意见。关键词：数据挖掘技术；应用价值；股票分析；实践应用迄今为止，证券行业已经逐渐趋近于饱和状态。券商的工作重心逐步从开发新客户转向维护现存客户。投资顾问的主要工作就是帮助客户评估证券购进的价值，以及证券投资的风险，为客户提供优质的证券服务。然而，其中存在着数据分析过于简化的问题，使得券商无法深度挖掘隐藏的规律模型。而数据挖掘技术的应用，既可以帮助券商快速处理海量数据，还可以为客户提供可靠的投资参考。1数据挖掘的基本概念数据挖掘是指采用特定算法从海量的数据中快速且精确的搜索隐藏信息。数据挖掘与计算机技术紧密相关，通过在线分析、情报检索以及模式识别等方法，可以达到数据挖掘的目的。2数据挖掘在股票分析中的应用价值将数据挖掘技术拓展应用到股票分析中，既可以对海量的数据进行筛选，又可以对隐藏的数据进行挖掘。我们都知道，股票市场每天都会产生海量的数据信息。而这也为数据挖掘技术的应用提供了有利契机。我国的股票市场从上世纪九十年代开市以来，已经经过二十多年的发展，股票市场快速发展。随着高速发展阶段的到来，诸多的股票信息以及相关的咨询等在数量上比较庞大，股票分析就是对这些信息进行分析，但由于数量较为庞大，如果不借助技术力量进行支持，就很难达到准确的效果，数据挖掘技术的应用可以有效解决这一问题。股票分析作为是密集型的工作，也是人们股票投资当中的重要基础工作，在对股票投资之前不仅要能够对所获得回报带来的风险进行详细了解，同时也要能够对风险利益的组合特点进行详细分析。股票市场中的每个上市公司每天都能产生很大的交易数据，而股票价格运行规律就隐藏在这些数据当中，所以通过数据挖掘技术对这些数据进行分析，可以为股票投资的获利起到了积极作用。在数据挖掘技术应用在股票分析中时，要能对股票自身的特征进行相应了解股票的数据共同性，以及分析方法的多样化和隐蔽性等特征，通过数据挖掘技术就能够为分析的准确性打下基础。3数据挖掘技术在股票分析中的应用形式3.1股市客户层面依靠数据挖掘技术，可以为股票分析提供良好的管理工具，创建以客户为中心的证券客户关系管理系统和合作伙伴关系管理系统。由此，适应股票交易市场变化趋势，扩大竞争优势。数据挖掘技术在股票分析中的应用，有助于实现网络化交易，并且在此条件下，与客户维持良好的关系同时建立稳定的客户管理网络系统，而后形成一个完整的信息处理体系，而这个体系是围绕客户而展开的，其宗旨是为客户决策提供更多的信息服务，优化其投资方案。证券CRM系统几乎可以浓缩现有证券业务的所有服务、技术和形象，但证券CRM系统不是传统证券服务的照搬。传统的证券机构系统是由外向内的转变，先完善机构的外部形象，进而渐渐地向服务客户的方向发展，其与传统的证券机构系统相比，证券CRM系统具备了更高的服务质量，其不是单纯地为客户提供传统的服务，而是通过数据挖掘技术为客户提供经过处理的股市信息，围绕客户价值需求而展开，真正地为客户提供了价值创造的深层次服务。在为客户服务的过程中，证券CRM系统首先是对数据系统中的交易信息作出预处理，然后为客户提供了专用的股票交易数据系统。在这个数据库中，保存了大量的历史数据，并且通过一定的聚类分析方法为客户提供分类的服务，并为客户提供分类的交易信息，同时，根据交易行为对其进行客户分群。如此一来，数据系统就会根据后台的客户交易信息自动识别出客户的群类，分析出客户的交易行为特征，通过为每个客户提供个性化的信息服务，不断提高客户的贡献度，这样可以不断地为股市的发展积累更多的资源。3.2股市技术层面要提升决策的精准性，首要前提是采集整合动态数据信息。其次，面对不同用户群体，采用对应的知识挖掘工具。如果需要处理各种不同类型、不同特征的数据信息，有必要组建一个完整性、高效性、可靠性的数据库，对所挖掘的数据进行储存和分析。在组建数据库的同时，遵循数据挖掘的基本原则，充分保证数据挖掘的有效性。市盈率又称之为价益比，在上市公司的财务分析方面发挥着至关重要的作用。除此之外，政府的相关金融部门通过掌握市盈率水平的信息，可以更深入地了解股市情况，对股市出现的问题可以最快的做出应对措施，避免股市的不良发展，保障国民经济的稳定增长。就广大的股民而言，整个股市市场的市盈率水平可以有效地识别市场风险；而分析个别板块、个别股票市盈率，有利于帮助搜寻投资潜力最大的股票，从中获取比较高的投资报酬。通常条件下，如果应得收益小于期望收益，也就是说均衡市盈率大于市盈率，投资者才有可能买入股票，如果情况相反，则股民有可能卖出股票。但是我们经常所提的市盈率，是不能与均衡市盈率直接进行对比的。每股收益需要采取预期每股收益，那么市场中的投资者可以根据二者来得出均衡价格。在股价小于均衡价格时，则可以投资该股票；在股价大于均衡价格时，则不能投资该种股票。就每股收益来说，能够展示公司的增长预测情况，这是股市投资者关注的最为重要的指标，不应单独直观去判断它，而应采取科学的分析工具，可以通过数据挖掘，建立系统完善的数据库来为投资者的决策所服务。3.3宏观股市层面股票价格的影响因素是多种多样的，如区域的宏观经济发展水平、社会产业分布情况以及企业的经济实力等等。通过创建数据库，可以如实呈现各方面因素之间的关系，并且，采用数据挖掘技术，分析各类因素的变化规律，以及股票交易价格的客观变化规律，来辅助我们对其股票进行预测。如果能够大致预测其未来的股市趋势，而且在完全市场有效的条件下，股市的信息就是国民经济的晴雨表，就可以体现地区的经济状况，展现行业内的发展态势，较好地去把握国民经济的发展趋势。在预测方面，可以通过运用决策树的知识。在财务管理方面，规定每一项资产的真实价值就等于投资者对该项资产所有期望收益流量所折现的现值，所以影响一项资产的价值，不仅包括该项资产给投资者带来的预期现金流量，而且与该项资产所使用的折现率息息相关。具体分析来看，不但需要预测折现率，并且还要预测该种股票的每股平均收益和派息率。如果股票的实际价值一旦被测量出来，那么就能够与该种股票的市场价格做对比，若实际价值大于股票市场价格，则股票价格被低估了，要买进；如果实际价值小于股票市场价格，则股票的市场价格被高估了，要卖出。如此一来，就可以通过这种数据挖掘技术工具对股票价格进行合理性的鉴定和识别。4总结综上所述，随着证券市场饱和度的不断提升，券商逐步将工作重心从开挖新客户转向维护现存客户。为客户提供优质的投资顾问服务，可以进一步增加交易量，提升交易金额。但是，在此过程中不可避免的涉及海量的数据。只有高效且合理的应