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股票时间序列数据挖掘与趋势预测——基于时间序列嵌入的任务书
一、课题背景
股票市场一直以来都是金融市场上最重要的领域之一，也是金融数据分析的重要对象。随着大数据时代的到来，股票市场数据的维度、稀疏度、复杂度不断提升，尤其是时间序列数据量的急剧增加，充满了挖掘和预测的机会和挑战。股票市场时间序列数据的挖掘与预测有着广泛的应用，如资产组合优化、资产风险管理、股票市场交易策略等，对于投资者、决策者和研究人员而言，有着重要的现实意义。
二、课题任务
在股票市场时间序列数据挖掘与预测领域，时间序列嵌入是一种新的数据处理和特征提取方法。本课题的任务是探究时间序列嵌入在股票市场时间序列数据挖掘和预测中的应用，并实现相关的任务，包括但不限于以下几个方面：
1.时间序列数据的嵌入：通过在时间序列上滑动窗口并收集每个窗口上的数据点，以及对窗口中心点前后的点进行采样，生成嵌入矩阵，并对嵌入矩阵进行降维和特征提取。
2.聚类和分类：利用生成的时间序列嵌入特征，进行时间序列数据的聚类分析，发现时间序列数据中的潜在模式和结构，并对数据进行分组。同时，对于分类问题，将不同的股票标记为不同的类别，建立分类器，判断新数据点所属的类别。
3.时间序列数据预测：通过对股票历史交易数据的时间序列嵌入特征进行预测，建立时间序列模型，对未来股票价格趋势进行预测和分析，并作出相应的建议和策略。
三、课题方法及步骤
1.预备知识：时间序列分析、机器学习与深度学习等基本知识。
2.数据预处理：进行数据清洗、缺失值填充、特征选择等数据预处理工作，确保数据质量。
3.时间序列嵌入：建立时间序列嵌入矩阵和特征提取方法，实现时间序列数据的嵌入。
4.聚类和分类：通过嵌入特征提取潜在模式和结构，将时间序列数据进行聚类分析和分类。
5.时间序列预测：通过对历史交易数据嵌入特征进行时间序列建模，并基于时间序列模型进行未来股票价格趋势预测和趋势分析。
四、课题意义
1.为投资者提供科学的交易建议和风险分析，降低投资风险；
2.为决策者提供决策支持和战略规划，提高战略决策效率；
3.为金融机构提供数据分析和风险控制服务，加强金融风险管理；
4.为数据挖掘和时间序列分析领域的研究人员提供新的研究思路和方法，丰富研究领域。