数据挖掘技术在证券分析方面的应用研究

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3.0 赵德峰 2024-11-19 4 4 5.11MB 72 页 15积分
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I
摘 要
证券分析系统能加工、处理繁琐的交易和财务等信息，为投资者提供操作参
考，已经得到广泛使用。随着数据采集、存储和计算能力的提高，客制化并能自
动寻找盈利规律的证券分析系统将会受到人们愈来愈多的关注。本文结合行业的
实际情况及国内市场的需求，开发了具有特色的证券分析系统。
系统初期架构直接影响后期开发和运行，是证券分析系统的研究前提和基础。
本文应用新型的基于客户/服务器三层结构模型，通过分散系统资源、模块化封装
算法、使用 HTTP 协议通讯等设计，搭建了一个均衡安全的系统平台。
时序数据挖掘技术已经在许多信息处理领域得到发展，有许多成果可以借鉴。
本文在对离散傅立叶去噪声平滑数据算法分析的基础上，针对时序数据，提出了
通过筛选傅立叶变换系数来提高计算效率的改进方法，并对股票收盘价的趋势进
行了分析预测。
选择大家熟悉的开发平台从而运用集体智慧的结晶是目前开源项目成功的重
要手段。本文在设计证券分析系统时采用通用的 C#、Java、SQL 语言，通用的
Weblogic、SQL server 平台，为项目的后续开发拓宽了道路。
本文最后从搭框架的角度实现了一个证券分析系统，并以实例做分析。首先
采用标准模型进行数据库设计，并以 J2EE 组件模块化方式嵌入算法实现分析功
能，也设计了合理的中间件应用平台，对算法各环节进行评估，以测试结果来检
验系统的有效性，最后给出了程序展示和扩展补充说明。
目前，系统已初具规模，从实际应用情况看也比较理想，现在已着手对系统
进行进一步的改进和测试，相信不久的将来，随着各方面技术的不断成熟和发展，
高“智能”的证券分析系统也可在人类的投资分析行业里占有一席之地。
关键词：证券分析系统 三层结构 关系数据库 数据挖掘 时间序列
II
ABSTRACT
Securities analysis system was a computer system, which could analyze and treat
fussy information of trade or finance that has been widely applied. With the improving
of data mining technique, storage and calculate ability, the Securities analysis system
that can learn the Profit rules and can be custom-made will attract more and more
notice. Based on the vocation condition and market requirement, a new system was
developed in this paper.
System foundation structure was the premise and basic of analysis system, which
directly effect on sequence development and operation. Using a new Architecture of
network (client/server 3-Tier), average system resources, HTTP protocol, established a
safe system platform.
Time series data is a common data type which exists widely. Based on the
arithmetic analysis of discrete fourier noise erasable, this paper introduce the
improvement method in computing efficiency by filtering fourier counterchange
modulus, and then analyzes the tendency of stock closing price.
It’s important to use open source resources. by using C#, Java and SQL and
through Weblogic, SQL server platform, make the path straight for the item following
development.
The system were established and applied in real example. First designed a
standard database, second embed a J2EE module, and then media piece flat. Each part
was evaluated to check the utility of this system. At last, the program and extension
additional remarks were given.
Results showed that the system has begun to take shape and has an ideal
application effect, although it need further improvement and test. It was believed that
the intelligence securities analysis system would play an important role in investment
vocation soon in future with the development of technique.
key Words: Securities analysis system, 3-Tier architecture,
relational database, data mining, time series
目 录
摘 要 ............................................................................................................................... I
ABSTRACT ....................................................................................................................II
第一章 绪 论 ............................................................................................................... 1
§1.1 引言 .....................................................................................................................1
§1.2 课题背景介绍 .....................................................................................................2
§1.2.1 证券分析系统的现状 ..................................................................................... 2
§1.2.2 时间序列数据挖掘的现状 ............................................................................. 4
§1.3 本文所做的主要工作 .........................................................................................4
第二章 系统运行环境 ................................................................................................. 6
§2.1 结构模型概述 .....................................................................................................6
§2.1.1 传统的客户/服务器结构 ................................................................................ 6
§2.1.2 三层的浏览器/服务器结构 ............................................................................ 7
§2.2 应用新型三层结构 .............................................................................................8
§2.3 网络组成 .............................................................................................................9
§2.3.1 内网 ................................................................................................................. 9
§2.3.2 中间网 ........................................................................................................... 10
§2.3.3 互联网 ........................................................................................................... 10
§2.4 网络控制 ...........................................................................................................10
§2.4.1 路由设置 ....................................................................................................... 10
§2.4.2 端口映射应用 ............................................................................................... 10
§2.4.3 VLAN 和访问列表 ...........................................................................................11
第三章 证券数据规则挖掘建模与分析 ................................................................... 13
§3.1 数据规则挖掘简述 ...........................................................................................13
§3.1.1 数据挖掘基本定义 ....................................................................................... 13
§3.1.2 证券数据关联规则 ....................................................................................... 15
§3.2 数据处理和建模 ...............................................................................................17
§3.2.1 数据预处理 ................................................................................................... 17
§3.2.2 构建数学挖掘模型 ....................................................................................... 18
§3.2.3 提取并简化关联规则 ................................................................................... 19
§3.3 证券数据挖掘仿真分析 ...................................................................................20
第四章 证券分析系统总体设计 ............................................................................... 23
§4.1 功能划分 ...........................................................................................................23
§4.2 界面描述 ...........................................................................................................24
§4.3 服务器端的设计 ...............................................................................................25
§4.4 中间件的设计 ...................................................................................................28
§4.5 客户端的设计 ...................................................................................................29
第五章 证券分析系统的实现与实例分析 ............................................................... 31
§5.1 数据库的实现 ...................................................................................................31
§5.1.1 数据库原理简述 ........................................................................................... 31
§5.1.2 关系数据库和结构化查询语言 ................................................................... 32
§5.1.3 数据库管理系统 ........................................................................................... 33
§5.1.4 建立基础表 ................................................................................................... 35
§5.1.5 创建基本存储过程 ....................................................................................... 37
§5.2 中间件的部署与实现 .......................................................................................38
§5.2.1 中间件技术概述 ........................................................................................... 38
§5.2.2 WebLogic 平台应用 ......................................................................................... 39
§5.2.3 Eclipse 简述 ......................................................................................................40
§5.2.4 JAVA 程序开发 ................................................................................................ 42
§5.2.5 程序包的部署 ............................................................................................... 43
§5.3 客户端的实现 ...................................................................................................43
§5.3.1 可扩展标记语言简述 ................................................................................... 43
§5.3.2 .NET 概述 .........................................................................................................45
§5.3.3 客户端运行流程及内容 ............................................................................... 46
§5.3.4 行情分析窗口的实现 ................................................................................... 48
§5.3.5 每日行情数据更新的实现 ........................................................................... 50
§5.3.6 每季财务数据更新的实现 ........................................................................... 51
§5.3.7 建立移动平均线窗口的实现 ....................................................................... 52
§5.3.8 挑选股票窗口的实现 ................................................................................... 53
§5.3.9 查询历史行情窗口的实现 ........................................................................... 53
§5.3.10 查询实时行情窗口的实现 ........................................................................... 53
§5.4 实例分析 ...........................................................................................................54
第六章 结论与展望 ................................................................................................... 63
§6.1 结论 ...................................................................................................................63
§6.2 展望 ...................................................................................................................63
§6.2.1 数据规则挖掘自动建模与分析 ................................................................... 63
§6.2.2 参数表的设计 ............................................................................................... 63
§6.2.3 自动委托功能的实现 ................................................................................... 64
§6.2.4 大众买卖股票的趋势分析 ........................................................................... 64
§6.2.5 客户端合理布局 ........................................................................................... 64
参考文献 .........................................................................................................................65
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果一览表 .................................68
致 谢 .........................................................................................................................69
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
§1.1 引言
早在 16 世纪，西班牙的远航贸易中心就出现了股份制的萌芽。1611 年，荷
兰的阿姆斯特丹股票交易所成立。自此，国际金融中心就随着各国证券交易所的
兴衰，在几个大国家之间摇摆：先是伦敦证券交易所保持了 150 年左右的国际金
融中心地位，二战之后被纽约取代，之后东京也获得了世界第二证券市场的宝座
[1]。
我国自一九九〇年十一月二十六日和一九九〇年十二月一日分别成立上海证
券交易所和深圳证券交易所以来，发展迅猛，融资额和股票交易额都持续增长，
短短十几年，已经走过了欧美国家两三百年的发展道路[2]。
国外股市以近四百年的发展，形成了成熟的市场分析和证券分析理论：市场
分析理论大致可分为两种类型。其一，利用图表等工具，通过对过去价格等因素
波动的研究来预测证券价格未来的变化。采用这种方法的市场分析者，主要从股
票市场的历史表现中挖掘材料，以此为基础，对股票未来的价格变化进行预测。
其二，通过建立在市场以外的一个代表不同经济因素的指标体系，如资金量、资
金利率、产销量等，观察这些指标近期的变化，来预测市场即将发生的价格波动。
1929 年美国证券市场大崩溃，促使哥伦比亚大学的本杰明•格雷厄姆教授寻找一
种通过科学理性的行为来指导投资证券的方法，即证券分析理论，以区别当时盛
行的市场分析理论。证券分析理论认为，分析的含义是通过对现有可靠事实的认
真研究，根据已经确认的规律和正确的逻辑来作出结论。证券分析寻求的是股票
市场价格与其内在价值之间的差距。其目的是为了保证在投资安全的情况下，确
定投资的方案和获得满意的投资回报。其作用是为了给投资者提供可靠的投资“安
全边际”，以制订稳健、安全、有效的投资计划，并在较广大的范围内选出那些市
场价格跌至远不能反映其内在价值的水平的少数股票投资[3]。如今证券分析理论
的价值投资理念已经成为全球基金经理们信奉的圭皋。
随着证券市场的不断发展，目前纽约证券交易所现已挂牌 2800 家左右全世界
各地的上市公司，美国全国证券交易商协会自动报价系统（National Association of
Securities Dealers Automated Quotation，NASDAQ）上市了 1万多家公司。我国上
海、深圳两个证券交易所，共挂牌 1509 家全国各地的 A、B股上市公司。
数据挖掘技术在证券分析方面的应用研究
2
在当今信息爆炸的时代，大量有助于市场分析和证券分析的信息不断产生，
这有助于投资者更好地选择股票和投资时机，也可以推动证券市场的公开透明并
催生新的投资理论。但显然，这么多的信息，浩瀚的资料，单靠人力已经远远不
能有效把握。由此市面上应运而生了许多用于证券分析的计算机工具——证券分
析系统。证券分析系统是一种以加工、处理证券信息为主的计算机系统。它可以
大大节约证券分析人员处理数据，如归类、排序、挑选等繁琐工作的时间。而要
能真正达到智能分析证券的地步，如具有自动挑选股票、自动委托买卖等功能，
则该系统需要整合应用多种相关技术。
随着数据库技术、人工智能、神经网络、机器学习、模式识别、高性能计算
和数据可视化技术等学科领域的发展和交叉运用，使得对数据处理和分析的方法、
角度都得到前所未有的丰富和提高，为人类对数据资源进行深层次的研究分析提
供了多样有效的工具。经过长期不断的探索和研究，数据挖掘 DM
（Data Mining）
应运而生。
§1.2 课题背景介绍
§1.2.1 证券分析系统的现状
20 世纪 90 年代初，我国证券市场行情火爆，新的证券公司纷纷成立，开设
了许多证券营业部。运行在 Novell 公司 Netware3.11 版操作系统上的“钱龙”网
络版证券分析系统是当时各营业部的标准配置，要占到市场份额的 90%以上。近
年来，随着计算机和互联网在我国的不断普及，以及整个证券行业都不太景气，
券商投入不断减少等原因，证券分析软件的服务对象从以前以券商为主，转到现
在更大程度地偏向公众投资者，并且其分工日益细化：一类软件偏向市场分析，
专门追踪二级市场变化，提供各种分析公式，对盘后的数据进行加工，为投资者
提供买卖依据，如 KDJ 指标，平均线“黄金交叉”[4]指标等。这一类软件可以分
成许许多多种小类，占整个行业的大头；另一类软件注重财务数据分析，协助信
奉价值理念的投资者对公司基本面进行梳理，这一类软件主要着力于信息服务、
资讯处理和与用户的互动。
我们现在对上面提到的所有国内市场上涉及证券分析的软件做一个详细的分
类，它们的情况大致是这样的：
1、证券交易管理软件——协助用户对证券、国债、外汇、期货等金融品种或
金融衍生产品发出买卖指令，提供查询历史成交记录等功能，构建证券公司一体
化的管理信息平台。这类软件一般只用于证券公司，其运行模式是这样的：证券
公司营业部局域网内的客户端和使用电话委托的客户端通过营业部的中间件直接
第一章 绪论
3
连接摆放在机房的数据库服务器，互联网上的客户端通过公网网关服务器，再通
过营业部的中间件连接数据库服务器，然后进行查询、买卖、撤单等操作。由于
近年来不断有证券公司撤销散户大厅，而利用新一代的证券交易管理软件通过互
联网提供和散户大厅一样的交易、查询服务，所以网上交易现在成为主流。而且
据调查显示，网上交易账户的活跃度比直接在营业部下单的账户高 50%。网上交
易安全是今后这类软件应该加强的研发重点，其次还需加强的是证券分析功能：
现在的系统仍沿用“钱龙”软件那一套，只提供行情技术指标和上市公司财务文
本数据，功能太单一，远不能满足股民的需要。目前从事此类软件开发的厂商主
要有恒生、金证、新利、金仕达、顶点等软件公司，这 5家公司的产品占据 95％
以上的市场份额。
2、证券分析软件——象“大智慧”、“指南针”、“分析家”“证券之星”、“飞
狐”这样专做盘后技术分析的供单机使用的软件。其运行模式是：用户每天下载
由软件商提供的加密了行情数据的文本文件，由单机版软件通过运行在本地计算
机上的 Microsoft Access 小型数据库或从文本直接读取数据的方式，把 K线、成
交量、移动平均线、MACD 等指标展现在图表上，供用户分析之用。它比前一种
系统在证券分析功能方面要强大，能做到自设参数挑选股票，自己定义指标公式
等。但由于它是单机版的软件，只从文本文件读取数据，没有利用大型数据库的
强大功能，计算处理能力不强；由于不联网，也就不能记录、分析众多投资人的
买卖行为；没有在实际操作中评比各项指标进而优选出赢利模型的功能；也不能
让投资者随意设定选股参数，等等，需要改进的地方还很多。其实，为了支持无
所不在的交易与联系，追求进一步的高效与整合，证券分析软件应该全部运行在
互联网环境下。本文试图在这方面做些突破，为以后的研究者提供参考。
3、基金专业软件——属于比较专业的证券分析系统，一般只运行在基金公司
局域网内。其运行模式与证券交易管理软件类似，增加了基金经理操盘控制等管
理内容，去掉了电话委托、网上交易等用不着的部分。目前从事此类软件开发的
厂商主要有恒生、奥尊、东软等软件公司，其中恒生的产品几乎占据了基金业务
软件市场的半壁江山。从软件的使用情况看，还不尽如人意，相信随着基金行业
的快速发展，会有更多的软件开发商参与到基金专业软件的开发中来。市场正热
切盼望着能有实用的行业软件，借助高科技的信息化手段，来提高投资管理人对
基金资产的估算水平，为基金管理公司提供一个科学和快捷的管理平台。
上述三类软件目前都不能完全满足市场的需要：广大股民希望证券分析软件
能够客制化，灵活调整参数，自动挑选股票，自动记录已有或自设的参数，并统
计应用那种获利最大的参数，甚至可以自动委托等等；券商希望管理软件能整合
摘要：

I摘要证券分析系统能加工、处理繁琐的交易和财务等信息，为投资者提供操作参考，已经得到广泛使用。随着数据采集、存储和计算能力的提高，客制化并能自动寻找盈利规律的证券分析系统将会受到人们愈来愈多的关注。本文结合行业的实际情况及国内市场的需求，开发了具有特色的证券分析系统。系统初期架构直接影响后期开发和运行，是证券分析系统的研究前提和基础。本文应用新型的基于客户/服务器三层结构模型，通过分散系统资源、模块化封装算法、使用HTTP协议通讯等设计，搭建了一个均衡安全的系统平台。时序数据挖掘技术已经在许多信息处理领域得到发展，有许多成果可以借鉴。本文在对离散傅立叶去噪声平滑数据算法分析的基础上，针对时序数...

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