大数据时代,数据创造价值的理念逐步深入人心,人们期待数据可以更好地为业务服务。由于股市行情数据的高度复杂性,使得一般的数据建模方法在进行股市行情建模时失效,而大数据方法具有灵活性、自适应性和非线性等特点,在处理股市行情数据时有很好的应用效果。本文运用大数据技术的k-近邻分类方法,把我国股市行情分为下跌、反弹、上涨和回调四种类型。通过流式实时处理,验证了任一未知类行情总能与分类器中的一类行情相吻合。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
