基于k-means聚类的股票KDJ类指标综合分析方法

摘要：

股票技术分析是证券分析的常用手段之一,目前的股票技术分析主要存在2个问题:1)都是从某个角度进行单维度分析,投资决策有较大偏差;2)任何单一的技术指标都有其局限性,需要相互补充才能更好进行投资决策.针对这些问题,本文讨论如何利用数据挖掘技术进行股票多维度综合分析问题.首先,分析数据挖掘应用到股票分析中可以解决的问题及可能面临的挑战;其次,提出一种基于数据挖掘聚类方法的选股模型;最后,对1364只上证股票进行实证分析,形成对股票的随机指标K、D、J等的综合挖掘结果.

关键词：数据挖掘、聚类分析、股票技术分析、随机指标、k-均值算法

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61773415

在线出版日期：2018-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17