论基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究.docx

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时间：2021年x月x日
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南昌大学2003级硕士学位论文
文献综述报告

基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究
StudyonMiningAssociationRulesfromStockTimeSeriesData

系别：计算机科学与技术系
专业：计算机应用技术
研究方向：人工智能
研究生：汪廷华
导师：程从从（教授）

2005年03月

一．引言
随着计算机信息系统的日益普及，大容量存储技术的发展以及条形码等数据获取技术的广泛应用，人们在日常事务处理和科学研究中积累了大量的各种类型的数据。在这些数据中，有很大一部分是呈现时间序列（timeseries）类型的数据。所谓时间序列数据就是按时间先后顺序排列各个观测记录的数据集[1]，如金融证券市场中每天的股票价格变化；商业零售行业中，某项商品每天的销售额；气象预报研究中，某一地区的每天气温与气压的读数；以及在生物医学中，某一症状病人在每个时刻的心跳变化等等。然而，我们应该注意到：时间序列数据不仅仅是历史事件的记录，更重要的是蕴藏这些数据其中不显现的、有趣的模式。随着时间推移和时间序列数据的大规模增长，如何对这些海量数据进行分析处理，挖掘其背后蕴藏的价值信息，对于我们揭示事物发展规律变化的内部规律，发现不同事物之间的相互关系，为人们正确认识事物和科学决策提供依据具有重要的实际意义。
时间序列数据分析按照不同的任务有各种不同的方法，一般包括趋势分析、相似性搜索、与时间有关数据的序列模式挖掘、周期模式挖掘等[2]。本综述是针对证券业中股票时间序列分析的，试图通过列举、分析有关证券业中股票时间序列数据分析的原理、方法与技术，着重探讨数据挖掘中基于股票时间序列数据的关联规则挖掘的概念、原理技术、实施过程及存在的障碍和问题，以期能有新的发现和领悟。
二．股票时间序列传统研究方法概述
随着我国市场经济建设的发展，人们的金融意识和投资意识日益增强。股票市场作为市场经济的重要组成部分，正越来越多地受到投资者的关注。目前股票投资已经是众多个人理财中的一种重要方式。不言而喻，如果投资者能正确预测股票价格、选准买卖时机，无疑会给投资者带来丰厚的收益。于是，在股票的预测和分析方面出现了大量的决策分析方法和工具，以期能有效地指导投资者的投资决策。目前，我国股市用得较多的方法概括起来有两类[3]：一类是基本分析和技术分析，另一类是经济统计分析。
1．基本分析和技术分析
在股票市场上，当投资者考虑是否投资于股票或购买什么股票时，一般可以运用基本分析的方法对股市和股票进行分析；而在买卖股票的时机把握上，一般可以运用技术分析的方法[4]。
基本分析指的是通过对影响股票市场供求关系的基本因素（如宏观政治经济形势、金融政策、行业变动、公司运营财务状况等）进行分析，来确定股票的真正价值，判断未来股市走势，是长期投资者不可或缺的有效分析手段。
技术分析是完全根据股市行情变化而加以分析的方法，它通过对历史资料（成交价和成交量）进行分析，来判断大盘和个股价格的未来变化趋势，探讨股市里投资行为的可能转折，从而给投资者买卖股票的信号，适合于投资者作短期投资。目前技术分析常用的工具是各种各样的走势图（K线图、分时图）和技术指标（MA、RSI、OBV等）。
2．经济统计学分析
主要针对时间序列数据进行数学建模和分析。传统的时间序列数据分析已经是一个发展得相当成熟的学科，有着一整套分析理论和工具，是目前时间序列数据分析的主要方法，它主要用经济统计学的理论和方法对经济变量进行描述、分析和推算。传统时间序列数据分析的研究目的在于[5]：
●分析特定的数据集合，建立数学模型，进行模式结构分析和实证研究；
●预测时间序列的未来发展情况。
传统的时间序列数据分析最基本的理论是40年代分别由NorborWiener和AndreiKolmogomor提出的。20世纪70年代，G.P.Box和G.M.Jenkins发表专著《时间序列分析：预测和控制》，对平稳时间序列数据提出了自回归滑动平均模型（ARMA），以及一整套的建模、估计、检验和控制方法，使得时序数据分析得以广泛运用于各种工程领域。其基本思想是根据各随机变量间的依存关系或自相关性，从而由时间序列的过去值及现在值来预测出未来的值。该模型以证券市场为非有效市场为前提，当期的股票价格变化不仅受当期随机因素的冲击，而且受前期影响。换句话说，就是历史信息会对当前的股票价格产生一定程度的影响。采用的方法一般是在连续的时间流中截取一个时间窗口（一个时间段），窗口内的数据