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。
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