基于数据挖掘的股票投资决策方法研究 ——以商业银行板块为例

论文摘要

伴随着股票市场的发展,股票投资决策的相关方法也在完善进步。在投资决策过程中投资人参考的指标不一,有的参考技术指标,有的参考宏观政策,有的参考外界消息。在股票信息如此充盈的市场上,如何选取真正有价值的信息,以帮助投资者进行投资决策,各行业的标准不一.考虑到行业标准明确、数据真实可靠性,本文的分析的板块是商业银行板块数据。本文选取了2008-2017年的财务数据和股票价格数据,通过财务指标进行关联分析,然后进行决策树选股分析,最后进行对比分析、验证分析,并对结论进行了总结。首先,本文介绍了研究背景、意义、国内外研究现状、研究内容以及所采用的方法即实证分析方法,并对实证研究所涉及的投资决策相关理论和数据挖掘方法进行了具体分析,给后文进行实证研究做了理论准备。其次,介绍了我国投资决策方法的完善过程,概述了投资决策的发展现状以及当前存在的问题,并指出对股票价格的影响,为后文能够更好地实证分析财务选取模型可行奠定基础。最后,通过构建财务指标体系,建立关联关系模型,对财务指标进行关联分析,探索银行特有的财务指标特征和关联关系。分析财务指标对我国银行股票价格的影响效力,建立股票选取决策规则模型。通过本文的现状分析和实证分析,得出利用数据挖掘分析股票财务数据是可行的结论。针对文章结论,本文验证了结论的有效性,并总结了方法,旨在提高投资者分析股票水平。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景和意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外研究现状及评述
•     1.2.1 国外研究现状综述
•     1.2.2 国内研究现状综述
•     1.2.3 国内外文献评述
•   1.3 研究内容与方法
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 研究方法
• 第2章 相关理论和方法
•   2.1 股票及股票价格
•     2.1.1 股票基本概念
•     2.1.2 股票价格分类
•     2.1.3 股票价格影响因素
•   2.2 投资决策理论
•     2.2.1 传统方法理论
•     2.2.2 心理分析投资方法
•     2.2.3 理论金融分析方法
•     2.2.4 资产组合理论
•     2.2.5 有效市场理论
•   2.3 数据挖掘方法
•     2.3.1 数据挖掘的定义
•     2.3.2 数据挖掘的流程
•     2.3.3 数据挖掘的软件
•     2.3.4 数据挖掘的方法
•   2.4 股票价格和财务指标的关系
•   2.5 本章小结
• 第3章 投资决策发展现状与问题
•   3.1 现代投资决策发展
•     3.1.1 机器学习
•     3.1.2 深度学习
•     3.1.3 程序化交易法
•   3.2 股票市场存有问题对投资决策的影响
•     3.2.1 指标选取不规范导致投资偏差
•     3.2.2 内幕交易扰乱市场秩序
•     3.2.3 信息披露不规范影响股市健康发展
•     3.2.4 投资者非理性导致分析主观
•   3.3 本章小结
• 第4章 基于关联规则的财务指标选取研究
•   4.1 数据准备
•     4.1.1 财务指标选取
•     4.1.2 股票指标选取
•   4.2 数据收集及预处理
•     4.2.1 数据收集
•     4.2.2 数据预处理
•   4.3 基于关联分析的指标选取方法
•     4.3.1 关联实证
•     4.3.2 结果分析
•   4.4 本章小结
• 第5章 基于决策树的财务指标决策方法研究
•   5.1 决策实证
•     5.1.1 数据选取及参数设置
•     5.1.2 决策实证分析
•   5.2 决策树对比分析
•     5.2.1 决策树对比结果分析
•     5.2.2 决策树对比精度分析
•     5.2.3 决策树对比图形分析
•   5.3 本章小结
• 第6章 决策树方法有效性检验
•   6.1 方法小结
•   6.2 决策有效性检验
•     6.2.1 财务指标有效性对比分析
•     6.2.2 股票价格有效性对比分析
•     6.2.3 与其他方法的对比分析
•   6.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 陈秀谦

导师: 刘海啸

关键词: 股票投资,数据挖掘,商业银行板块,关联分析,决策树

来源: 燕山大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 燕山大学

分类号: F832.51;F224

DOI: 10.27440/d.cnki.gysdu.2019.000148

总页数: 66

文件大小: 1016K

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