基于數(shù)據(jù)挖掘的證券分析系統(tǒng)

胡濱

【摘要】 針對(duì)國(guó)內(nèi)證券行業(yè)數(shù)據(jù)信息分散、系統(tǒng)功能單一的情況，設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的證券投資分析系統(tǒng)。在Microsoft.NET的框架上，利用SQL SeNer技術(shù)、ADO.NET技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)搭建、智能數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換及分析處理，快速地從大量數(shù)據(jù)中得到即時(shí)的有效信息并做出決策。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘 蟻群分析 證券 投資決策

一、數(shù)據(jù)挖掘與證券的關(guān)系

1989年8月，第十一屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議在美國(guó)Detroit市召開，在這次會(huì)議上，數(shù)據(jù)挖掘第一次形成了一個(gè)正式的概念。此后，每年會(huì)舉辦一屆KDD國(guó)際會(huì)議來(lái)推進(jìn)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究進(jìn)程。

在商業(yè)領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘給企業(yè)的商業(yè)信息處理帶來(lái)了一個(gè)全新的思維方式。證券行業(yè)是一個(gè)交易量巨大的行業(yè)，我國(guó)的證券交易系統(tǒng)具有成熟的事物處理系統(tǒng)，多年的運(yùn)營(yíng)中，交易數(shù)據(jù)庫(kù)中累積了巨量的數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘工具來(lái)發(fā)掘其中有價(jià)值的知識(shí)和信息，將會(huì)為證券投資的正確決策帶來(lái)不可估量的作用。如何對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘成為了證券投資研究的重中之重。

在證券投資領(lǐng)域，較為新穎的是蟻群算法，它具有很高的計(jì)算效率，而且不需設(shè)定最終簇的數(shù)量。在今年來(lái)不斷的發(fā)展改進(jìn)中，蟻群算法在某些方面的問(wèn)題中表現(xiàn)出了更接近實(shí)際的效果。

本文將使用這種新的算法工具來(lái)對(duì)證券投資決策過(guò)程進(jìn)行分析，對(duì)股票的行業(yè)因素、公司因素、收益和成長(zhǎng)因素等加以考慮，建立全面的評(píng)價(jià)體系，并通過(guò)聚類分析方法來(lái)決策投資過(guò)程。

二、開發(fā)平臺(tái)

該數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)是在MicrosofLNet的框架基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的。.NET框架是一種高度分布式的應(yīng)用程序開發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)含有內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)和外部網(wǎng)絡(luò)快捷開發(fā)的多項(xiàng)技術(shù)，可以進(jìn)行敏捷軟件開發(fā)、快速應(yīng)用開發(fā)，支持多種語(yǔ)言，通用性、可移植性強(qiáng)、開發(fā)成本低、數(shù)據(jù)庫(kù)使用便捷。

ADO.NET是.NET環(huán)境中最常用到的數(shù)據(jù)接口，提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)。ADO.NET使用了多層次的資料處理架構(gòu)，將中斷連接方式應(yīng)用到程序設(shè)計(jì)中，提高了程序的延展性。

三、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能設(shè)計(jì)與設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)連接配置

對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作的過(guò)程要保證安全性，在ADO.NET中實(shí)現(xiàn)這一功能時(shí)，需要請(qǐng)求連接，并對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行認(rèn)證，認(rèn)證成功后便可以通過(guò)客戶端對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)檢索功能，定義了一系列基本方法，設(shè)置不同的鏈接字符串，用于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)鏈接，以滿足業(yè)務(wù)查詢的需求。

3.2 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)不但要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定時(shí)采集、壓縮和傳送，還要保證接收和加載等過(guò)程。為了使采集程序有更強(qiáng)的適應(yīng)性，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用了兩級(jí)分工的工作模式：客戶端采集傳送，由服務(wù)端負(fù)責(zé)接收和加載，這樣可以大大提高在廣域網(wǎng)中可能出現(xiàn)的傳輸性能不佳情況下的傳輸效率。為了對(duì)不同采集條件、不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行智能采集，客戶端采用了多模塊的工作方式，以實(shí)現(xiàn)不同的采集功能。

3.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

證券、銀行等系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)切換時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。數(shù)據(jù)遷移技術(shù)能夠?qū)㈦x線存儲(chǔ)和在線存儲(chǔ)進(jìn)行融合，常常應(yīng)用于系統(tǒng)升級(jí)、數(shù)據(jù)更新等工作中。數(shù)據(jù)遷移對(duì)于新系統(tǒng)的成功切換是至關(guān)重要的，它的質(zhì)量影響著系統(tǒng)上線和之后運(yùn)行的穩(wěn)定。由于證券市場(chǎng)的特點(diǎn)，股票交易等信息變化迅速，必須要一種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)來(lái)應(yīng)對(duì)不斷動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)信息，及時(shí)地更新股票信息。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)使用了.NET平臺(tái)技術(shù)進(jìn)行開發(fā)，在源數(shù)據(jù)庫(kù)和目的數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行直接轉(zhuǎn)換。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘分析

經(jīng)過(guò)連接數(shù)據(jù)庫(kù)，采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后得到的信息將被用于數(shù)據(jù)挖掘分析，采用蟻群算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，主要步驟如下：（1）建立股票綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；（2）選定蟻群分析范圍；（3）收集股票樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)；（4）求行業(yè)指標(biāo)均值；（5）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；（6）運(yùn)行蟻群分析；（7）生成類譜圖；（8）分析聚類結(jié)果，尋找具有投資價(jià)值的股票，進(jìn)行決策。

四、總結(jié)

證券行業(yè)形勢(shì)復(fù)雜多變，對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)記錄對(duì)開展業(yè)務(wù)、投資分析、推斷決策助力甚微。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于證券分析投資中，可以降低數(shù)據(jù)的冗余度。本文搭建基于.NET及SQL Sever平臺(tái)的證券分析系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、轉(zhuǎn)化，根據(jù)一定模式進(jìn)行處理，克服證券行業(yè)信息系統(tǒng)智能化水平低、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單堆積的缺點(diǎn)，提高了數(shù)據(jù)的利用效率。