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

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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。
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