数据挖掘技术在证券中的应用教学

• 作者: 张悦 梁道雷
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 教学研究 RBF神经网络 证券
• 年，卷（期）: 2014,（z1）
• 页码范围: 102-105
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2014.z.024

摘要

本文借助校4A教学平台，在数据挖掘教学过程中，建立实验模型。以上证指数2009年9月21日至2014年4月24日收盘价以及技术指标的历史数据为依据，首先利用RBF神经网络对上证指数时间周期为5 min的每日收盘价的最低价进行预测建模和比较试验，经过与上证收盘指数的真实值的比较发现，神经网络在预测长期股票趋势时具有较好的效果，所得的归一化之后的误差平方和比较小。其次得到上证指数收盘价与技术指标都显著相关，对技术指标进行pearson相关性分析，得到三个技术指标RSI、DMI、FSL不互相显著相关，在此基础上，RSI、DMI、FSL作为描述属性，上证指数收盘价作为类别属性构造决策树，评估结果给出了具体的类别方案。实验教学效果较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁道雷	浙江理工大学理学院数学系	23	121	6.0	10.0
2	张悦	浙江理工大学理学院数学系	1	0	0.0	0.0