基于数据挖掘的股票行情波动趋势系统的研究与设计
基于数据挖掘的股票行情波动趋势系统的研究与设计 摘
要
股票市场的发展情况关乎我国经济的发展情况，其在经济发展中所
占的分量也来越大，在金融投资领域中能否准确的进行股票的预测至关重
要。股市往往具有复杂性和不确定性的显著特点，股市的发展往往受到诸
如国家出台的对于股市的管理办法、经济的发展情况、以及股民自身的投
资心理例如盲目从众等因素的影响，同时随着经济的发展股票交易量越来
越大，股票价格变化通常体现在细微的数据变化当中，因此要对它进行建
立模型是非常困难的。数据挖掘技术的出现则提供了一种挖掘有效数据提
供有效信息的数据处理技术，对于该技术对股票信息进行研究整理和预测
的需求有着非常重大的现实意义。
本文构建了基于BP神经网络的股票波动趋势数据挖掘架构，共分为
数据层、模型层和用户层，其中数据层通过对原始股票数据文件进行整理
，形成文件，对这些数据再进行预处理后存储到SQL
Server数据库中；在模型层中，建立神经网络模型库，利用基于自适应BP
神经网络模型进行规则分析，得到的结果在用户层通过神经网络模型拓扑
结构和规则显示展现给用户，从而得到决策支持的目的。
在系统实施方面，本文所提出的将数据挖掘技术神经网络做预测的
策略，是在研究股票投资理论以及股价预测方法的理论基础上提出来的，
系统通过获取股票历史及时实交易数据，来研究分析各技术指标值，并输
入数据库。结合技术指标的形态变化字走势情况来选取集中股票投资方案
，按照输入的股票技术指标值来确定最优股票，通过绘制股票K线图和技
术指标图，对其设定股票价格变量，相应的得到第二天的交易情况，并通
过观察图像的走势形式来获取变化情况，便可大致预测股价走势，再结合
技术压力位和支撑位来分析研究股票的走势情况。大量的实验结果反映，
神经预测系统具有可行性，并最终会展现其成果。本系统运用强大的计算
能力将具有灵活高效特点的Delphi的编程技术与Matlab完美的结合在一起
，从而具备运行稳定、运行速度快、操作简单易上手、功能强大的优势。
关键词：股票；技术指标；数据挖掘；股票预测；神经网络
ABSTRACT
Stock market as an economic "barometer" plays a very
important role in China's economy, effective stock forecast
occupies an important position in the field of financial
investments. But stock markets affected by the policy, the
economy, and investor psychology, and many other complex
influences, and is a very complex system, and has the
characteristics typical of the complex uncertainties, very
difficult to model and data size and stock transactions, for
regular stock price information is often contained in these vast
amounts of data. And rapid development of new technologies of
data processing-data mining provides an implied from these huge
amounts of data, valuable information is an important means, so
take advantage of the technology to analyze and forecast the
stock information is an important theoretical and practical
significance. Paper building has based on BP neural network of
stock fluctuations trend data mining schema, total is divided
into data layer, and model layer and user layer, which data
layer through on original stock data file for finishing, formed
file, on these data again for pre-processing storage to
SQL Server database; in the model layer, established neural
network model library, using based on since adapted BP neural
network model for rules analysis, The results obtained at the
user level by a neural network model structure and rules appear
to show to the user, so as to get decision support purposes.
In terms of system implementation, this paper is based on
in-depth analysis and price forecast methods based on the theory
of stock investments, from a practical point of view, proposed
using data mining neural network forecasting of ideas and
methods. Download stock transaction history of the system data
and real-time market data, technical index of the calculation,
and write them to the database. Technical indexes studies on the
morphological characteristics and summed up stock selection,
stock specification by querying the database to select stocks
that meet the criteria, and according to its technical pressure
and support levels to predict short-term movements in the stock
and share prices. Stock price forecast, stock chart and
technical indicators are drawn, simulated by adjusting the stock
price quotes for the next day trading, candlestick and technical
indicators, real-time changes were observed, you can calculate
the next day's general trend and price. Lots of simulation
results indicate that neural prediction in the security system
there is a certain practicality, further study will provide
investors with accurate decisions and rewards. Delphi's flexible
and efficient programming of the system combined with powerful
computing capabilities of Matlab, with quick, simple operation
and stable running of powerful features. Keywords: Stock
Specifications, Data Mining, Stock Forecast Neural Network
目 录
目 录 4 第1章 绪论 1 研究背景与意义 1
国内外研究现状 2
计算机技术在证券行业的应用方面 2
对海量数据进行利用和分析方面 3
智能数据分析技术方面 3 数据挖掘技术方面 4
本文研究内容与研究框架 5 研究目标 5 研究内容 6
研究方法 8 第2章 系统相关技术概述 9
数据挖掘技术 9 数据挖掘概念 9 数据挖掘模式 9
数据挖掘过程 10 时间序列预测技术 12
时间序列内涵 12 时间序列分类 12 时间序列预测
13 股票基本分析技术 14 UML建模语言 15 本章小结
16 第3章 基于数据挖掘的股票行情波动趋势分析模型设计 17
BP神经网络模型设计 17 神经网络简介 17
神经网络模型 18 神经网络结构和工作方式 21
神经网络学习方法 23 BP神经网络分析股票波动趋势方法
24 总体框架设计 24 数据预处理设计 25
BP神经网络结构设计 26 基于决策树的股票波动趋势分析模型 29
本章小结 30 第4章 股票行情波动趋势分析系统的设计 32
系统设计目标与原则 32 系统架构设计 33
系统功能架构 34 系统功能组成 34
账号管理模块功能组成 35 股票数据管理模块功能组成
35 股票行情波动趋势分析过程 35 数据的采集和预处理
35 训练网络的设计 36 决策树分类设计 38
本章小结 40 第5章 股票行情波动趋势分析系统的实现 41
系统平台的搭建 41 数据的预训练和测试 43
样本的选择 43 训练阶段 44 预测阶段 45
决策树建立 46 预测结果 50
对预测结果的分析 55 本章小结 56 总结与展望 57 参考文献
58 致 谢 63
第1章 绪论
研究背景与意义
现代行业的发展，使得股票走进了普通大众的生活，成为了人们最
常用的理财方式之一。但是，想要做好股票投资并不是那么容易，人们投
资股票都希望能够在风险可控的情况下获得最大的收益。而想要达到这一
目标，必须在对股票运行规律及其投资技术有深刻了解的基础上，对股票
走势进行合理深入的分析，避免盲目投资，才能提高投资的回报率[1]。
想要通过股票投资进行理财，必须学习股票分析技术，因此股票分析这项
工作在股票投资过程中占据着举足轻重的地位。 总结与展望
基于神经网络的股票预测系统是一个集证券知识、人工智能、软件
工程开发及应用于一体的综合系统。
在系统的研发过程当中，完成了开发、编程、调试等重要工作，并
完成了规定的基本功能，同时结合Matlab语言的神经网络工具箱，完成了
对股票的预测实验。总体来说，本系统的开发和研制立足于实用角度、直
观易懂、方便使用、有较强的使用价值。
当然本系统还有许多需要改进和完善的地方，总结为以下三个方面
：
第一，在本系统当中，采用了网络结构的优化和BP算法的方法，它
对于一般前馈型学习可能会导致效率低下，甚至失败，因此可能会出现拟
合效果差的现象发生。因此建议釆用二层以上的网络方式，并改变隐层节
点的数目可以进行多次实验，最终找出效果较好的网络结构。
第二，本系统在处理大量数据的过程中，可能会产生两个重要问题
：第一就是速度慢，第二就是拟合过度。为了排除这些问题，可通过数据
预处理的方法来避免。
第三，由于本系统采用了C/S模式，应用程序在运行的过程中，数据
存放在matlab文本格式的文件中，应用程序运行时需要以字符串的形式来
完成数据的传输，从而降低了程序的执行效率，给本系统的使用带来了一
定的不便。
针对以上三个问题，需要对系统做相应的调整和改进。考虑到我们
的系统研发所涉及的领域比较多，在实际效果上，还是会有一定的偏差，
为了有效地解决这些问题，今后还有很长的一段路要走，这也激励我们在
以后的工作和学习当中继续努力。
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