基于模式识别技术的股票市场技术分析研究
模式识别技术在市场分析中的应用
模式识别技术在市场分析中的应用一、引言近年来，随着人工智能技术的发展，模式识别技术越来越成为各行业应用的焦点。
其中，在市场分析方面，模式识别技术的应用也格外重要，能够帮助企业快速准确地了解市场现状，预测市场动向，为企业的市场决策提供科学依据。
二、什么是模式识别技术模式识别技术是一种能够让计算机在数据中自动发现规律、分类、识别模式的技术。
而数据则指任何有意义的信息，可以是文本、图像、声音等各种形式。
模式识别技术的发展让计算机在处理数据时变得更加高效和准确，将为企业做出决策提供更多有用、可靠的信息。
三、市场分析中模式识别技术的应用1. 数据处理和学习市场分析需要大量的数据，而数据处理和学习则是模式识别技术的重要环节。
这一过程需要将数据清洗、筛选并标准化，使数据处于同一标准化的状态，从而更容易进行后续分析。
同时，学习阶段则需要将已有数据制作成数据模型，使计算机可以通过这些模型对新数据进行自主识别和分析。
最终，这些经过处理和学习过的数据则可以帮助企业快速准确地了解市场现状、热点问题、目标客户等。
2. 市场趋势预测市场趋势是市场分析的核心内容之一，而模式识别技术可以通过学习过去的市场数据，挖掘规律和趋势，并据此预测未来市场的发展方向。
例如，可以通过对股票价格的模式识别预测未来股票涨跌的趋势，对新产品的推广效果进行预测，从而更加准确地做出市场决策。
3. 预警和预测在市场分析中，如果某个市场出现异常，企业需要快速得到提示并进行适当的调整。
而模式识别技术可以通过监控市场动态、分析大量市场数据来发现市场中的异常情况，并及时对企业进行预警和预测。
例如，通过对新闻报道中的情绪分析，进行情感预警，及时掌握公众对企业的态度，从而对公司的未来发展进行预测和规划。
四、市场分析中模式识别技术应用的优势1. 自动化分析模式识别技术的应用让市场分析自动化程度更高，不需要人工干预，通过计算机自主进行数据处理、模型识别等步骤，大大提高了分析的效率和准确度。
基于模式识别的股票市场模型研究
基于模式识别的股票市场模型研究随着科技的不断发展，模式识别在各个领域的应用也越来越广泛，其中包括金融领域的股票市场模型研究。
本文将以基于模式识别的股票市场模型研究为题，探讨模式识别技术在股票市场中的应用，并介绍相关研究的发展动态。
一、引言股票市场一直以来都是人们热衷的投资领域之一，然而股票市场的波动性和复杂性也给投资者带来了很大的挑战。
为了更好地理解股票市场的运行规律和预测趋势，研究者开始将模式识别技术引入股票市场研究中。
二、模式识别技术在股票市场中的应用1. 数据预处理在进行股票市场模型研究之前，首先需要对原始股票数据进行处理。
模式识别技术可以帮助研究者对股票数据进行去噪、平滑和归一化等预处理操作，以提升后续模型的准确性和可靠性。
2. 趋势预测通过对历史股票数据的分析，模式识别技术可以提取出一些常见的价格趋势和变化模式。
基于这些趋势和模式，研究者可以建立相应的模型，用于预测未来股票的价格走势。
例如，利用支持向量机、遗传算法等模式识别技术，可以预测股票的涨跌趋势和买卖信号。
3. 交易决策在股票市场中，交易决策往往是投资者面临的重要问题之一。
模式识别技术可以辅助投资者制定交易策略和风险控制措施。
例如，利用机器学习方法，可以对大规模的股票数据进行分析，从中找出一些与市场行为、投资者情绪等相关的模式，从而加强投资决策的科学性和准确性。
三、相关研究的发展动态目前，基于模式识别的股票市场模型研究已经取得了一些进展，但仍然存在着一些挑战和问题。
以下是一些相关研究的发展动态：1. 深度学习方法的应用近年来，深度学习方法在模式识别领域取得了显著的进展，并开始在股票市场模型研究中得到应用。
利用深度学习方法，研究者可以构建更加强大和准确的模型，用于股票价格走势预测和交易决策。
2. 大数据驱动的研究随着大数据技术的不断发展，研究者可以利用大规模的历史股票数据进行模式识别研究，从而提升模型的准确性和可靠性。
此外，大数据驱动的研究还可以帮助研究者发现一些隐藏的模式和规律，为股票市场的预测和决策提供更多有价值的信息。
模式识别技术研究及应用现状分析
模式识别技术研究及应用现状分析随着人工智能技术的发展，模式识别技术逐渐成为研究热点。
所谓模式识别，是指通过对大量数据进行学习和分析，从中提取出特征并建立相应的数学模型，最终实现对未知数据的自动识别和分类。
在现代科技、医学、工业、军事等领域，模式识别技术已经得到了广泛应用。
本文将主要从技术原理、应用领域和发展趋势三个方面阐述模式识别技术的研究及应用现状。
一、技术原理模式识别技术主要包括特征提取、模型建立和分类判别三个步骤。
其中，特征提取是模式识别的关键，它通常是通过对数据进行处理和转换，选取最具代表性的特征来描述数据集。
常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、主成分分析等。
模型建立是指根据所选取的特征，构建合适的数学模型，通常采用人工神经网络、支持向量机、决策树等算法。
分类判别是指将未知数据样本归入已知类别的过程，在实际应用中，通常需要通过学习训练样本进行分类器的训练和调优。
二、应用领域模式识别技术在各个领域的应用日益广泛。
以下主要介绍几个领域。
1.医学领域医学影像诊断是目前医学领域中最重要的应用之一。
基于模式识别技术的医学影像分析能够实现对肿瘤、心脏、神经等疾病的诊断和治疗。
此外，模式识别技术还常被用于分析生物信号，如心电图、脑电图、眼电图等，从中提取出有助于诊断的特征。
2.金融领域金融风险控制是模式识别技术在金融领域中的重要应用之一。
基于模式识别技术的风险管理模型能够实现对信用风险、市场风险、操作风险等各种风险的监测和控制。
此外，模式识别技术还可以对市场和投资进行预测和分析，帮助投资者制定出最优化的投资策略。
3.智能制造领域智能制造是将物联网、云计算、大数据等技术应用于制造业的转型升级。
模式识别技术在智能制造中的应用主要包括工业设备故障诊断、工业自动化控制、产品质量检测等。
通过应用模式识别技术，能够实现对制造过程中各环节的监控和自动化控制，从而提高制造效率和产品质量。
三、发展趋势随着数据量的不断增加和计算能力的提高，模式识别技术将有望迎来更广泛的应用。
基于大数据的股票市场模型研究
基于大数据的股票市场模型研究随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各个行业分析和决策的重要工具。
在金融领域，尤其是股票市场中，大数据分析被广泛应用于市场预测和投资决策。
本文将基于大数据的股票市场模型研究进行探讨，分析其应用和效果。
一、大数据在股票市场的应用大数据是指海量的、高速的和多样化的信息资源，具备更好的价值提取、处理和分析能力。
在股票市场中，大数据的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据获取：通过网络和其他数据源，可以快速获取海量的股票市场数据，包括股票价格、交易量、财务数据等。
2. 数据清洗：由于大数据的特点，其中可能存在噪音和错误数据。
通过数据清洗和处理，可以提高数据的质量和准确性。
3. 数据分析：利用大数据分析方法，可以对股票市场数据进行深入挖掘和分析。
例如，通过大数据技术可以发现隐藏在市场数据之间的关联性和趋势。
4. 市场预测：基于大数据的股票市场模型有助于对未来市场走势进行预测。
通过分析历史数据和市场动态，可以预测股票的涨跌趋势，为投资者提供决策依据。
二、大数据股票市场模型研究的方法与技术在基于大数据的股票市场模型的研究中，研究者们采用了许多方法和技术，以提高预测精度和决策效果。
以下是几种常见的方法和技术：1. 机器学习：利用机器学习算法，可以对历史股票市场数据进行训练和建模，从而预测未来市场走势。
例如，通过使用支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等算法，可以建立股票市场的预测模型。
2. 自然语言处理：通过对新闻报道和社交媒体等大数据源的文本进行情感分析和情绪挖掘，可以了解投资者情绪对股票市场的影响，从而提供决策参考。
3. 时间序列分析：通过对时间序列数据进行建模和分析，可以预测股票市场的趋势和波动。
例如，ARIMA模型和GARCH模型被广泛用于股票市场的时间序列分析。
4. 图像识别：利用图像识别技术，可以对股票市场中的图表和图像进行分析和模式识别。
通过分析图像数据，可以发现股票市场中的形态和趋势。
基于模式识别算法的股票价格预测研究
基于模式识别算法的股票价格预测研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于模式识别算法的股票价格预测研究已成为热门研究领域之一。
传统的股票预测方法往往基于技术指标分析或基本面分析，但这些方法都有局限性，无法准确预测股票价格走势。
因此，基于模式识别算法的股票预测方法应运而生。
一、模式识别算法在股票预测中的应用模式识别算法是一种通过学习系统中已有的数据集合来分类或识别未知数据的算法。
在股票预测中，模式识别算法可以通过对历史数据的分析学习，识别其中的规律和趋势，从而预测股票价格的未来发展趋势。
常见的模式识别算法包括机器学习算法、神经网络算法、支持向量机算法等。
这些算法可以对股票价格的历史数据进行分析，识别其中的规律和趋势，并预测出未来的价格走势。
其中，神经网络算法在股票预测中应用最为广泛。
二、神经网络算法在股票预测中的优势神经网络算法是一种模仿人脑神经系统的算法，可以通过学习已有数据集合来预测未来的结果。
在股票预测中，神经网络算法通过对历史数据的学习，可以识别出价格变化的规律和趋势，从而实现对未来价格的预测。
与传统的预测方法相比，神经网络算法在股票预测中有以下优势：1. 可以处理非线性关系传统的预测方法往往只能处理线性关系，无法处理非线性关系。
而神经网络算法可以通过多层神经元相互连接来处理非线性关系，从而更加准确地预测未来的价格走势。
2. 具有泛化能力神经网络算法可以通过学习已有样本数据来预测未知数据的结果，这就使得神经网络算法具有更好的泛化能力。
与传统的预测方法相比，神经网络算法可以更加准确地预测未来的价格走势。
3. 可以识别未知关系神经网络算法可以通过学习数据中的隐藏关系，识别出未知的关系，从而更加准确地预测未来的价格走势。
这使得神经网络算法具有更好的预测能力。
三、神经网络算法在股票预测中的应用案例神经网络算法在股票预测中应用广泛，以下列举一些应用案例：1. 以恒生指数为例，通过构建BP神经网络模型对股票价格进行预测，预测结果与实际价格变化十分接近，证明了神经网络算法在股票预测中的有效性。
智能模式识别方法在股票走势预测中的应用研究
智能模式识别方法在股票走势预测中的应用研究一、引言随着计算机技术和统计学方法的不断发展，智能模式识别方法在股票走势预测中得到了广泛的应用。
股票走势预测是一项非常核心的工作，因为在股市中，一个准确的预测可以给投资者带来巨大的利润，而错误的预测则可能导致巨大的损失。
本文将针对智能模式识别在股票走势预测方面的应用进行探讨，并介绍一些具体的应用案例。
二、智能模式识别方法的概述智能模式识别方法是以计算机技术和统计学方法为基础，运用数学和统计学理论对大量数据进行分析和处理，以建立模型和预测。
智能模式识别方法可以处理大量的数据，并从中提取重要的信息和特征，从而对未来的走势做出预测。
智能模式识别方法包括神经网络、支持向量机、决策树、贝叶斯分类器等多种方法。
这些方法在不同的领域都有广泛的应用。
三、智能模式识别在股票走势预测中的应用股票走势预测是一项具有挑战性的任务，因为股市的走势受到很多因素的影响，如政治、经济、社会等因素。
过去，传统的预测方法主要是基于技术分析和基本面分析，但这些方法难以准确地预测股票的走势，因为它们只关注一些局部的因素。
智能模式识别方法则可以更好地处理大量的数据，并从中提取更多的特征，从而对未来的走势做出更准确的预测。
以下是一些智能模式识别在股票走势预测中的应用及案例。
1. 神经网络模型神经网络模型是一种非线性模型，可以自动地学习和发现数据中的关系。
神经网络模型可以处理大量的数据，并从中提取出一些重要的特征。
神经网络模型在股票走势预测中的应用非常广泛。
例如，Iqbal 等人使用神经网络模型预测巴基斯坦股票市场的走势，发现该模型能够非常准确地预测股票市场的走势。
2. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学原理的非线性模型，可以有效地处理高维数据。
支持向量机模型可以将数据进行分类并找出最佳分界线，从而对未来的走势做出预测。
支持向量机模型在股票走势预测中的应用也非常广泛。
例如，王晓勇等人使用支持向量机模型预测中国股票市场的走势，发现该模型能够非常准确地预测股票市场的走势。
基于模式识别的股价预测技术研究
基于模式识别的股价预测技术研究股价预测是投资者和交易员在制定交易策略和决策时常遇到的难题，因为股价的波动受到众多因素的影响，如市场情绪、财务指标、公司新闻等。
面对如此复杂的市场环境，基于模式识别的股价预测技术应运而生，旨在通过分析历史股价数据中的模式，以预测未来股价的走势。
基于模式识别的股价预测技术的核心思想是市场存在着一定的规律模式，这些模式可以通过数据挖掘和模式识别技术进行识别。
该技术的主要步骤包括数据收集、数据预处理、特征提取和模式识别。
具体而言，首先需要收集大量的历史股票交易数据，并进行数据清洗、去除异常值等预处理工作。
接下来，通过将数据进行特征提取，可以得到一系列代表股价走势特征的指标，如移动平均线、相对强弱指标等。
最后，利用模式识别算法，可以从已提取的特征中寻找相似的模式，并利用这些模式进行股价的预测。
在实际应用中，基于模式识别的股价预测技术有着广泛的应用。
首先，它可以帮助投资者和交易员制定更加科学的交易策略。
通过预测股价的走势，投资者可以更加准确地判断买入和卖出的时机，从而最大化利润。
其次，该技术在风险管理中也起到了重要的作用。
通过预测股价的波动情况，投资者可以及时调整自己的持仓，降低投资风险。
此外，基于模式识别的股价预测技术还可以用于量化交易，即通过编写自动化交易系统，根据预测的股价走势进行交易，提高交易效率和盈利能力。
基于模式识别的股价预测技术在市场上有许多应用案例。
例如，一些金融机构和投资公司已经开发了自己的股价预测模型，用于辅助决策和交易。
这些模型往往基于机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，通过学习历史数据中的模式，进行未来股价的预测。
同时，一些研究人员也致力于不断改进和创新股价预测技术。
例如，近年来，深度学习技术在股价预测中得到了广泛应用。
通过建立深度神经网络模型，可以更好地捕捉股价数据中的非线性关系，提高预测的准确性。
尽管基于模式识别的股价预测技术在近年来取得了一定的成果，但也面临一些挑战和限制。
基于CNN-LSTM模型股票价格预测研究
基于CNN-LSTM模型股票价格预测研究基于CNN-LSTM模型股票价格预测研究一、引言随着金融市场的不断发展和信息技术的迅速进步，股票市场的波动性和复杂性日益增加。
对于投资者而言，准确地预测股票价格变动是一项关键任务。
然而，股票市场的价格变动受到诸多因素的影响，预测股票价格变动成为一项极具挑战性的任务。
因此，许多研究者开始探索使用机器学习和深度学习技术来进行股票价格预测。
二、相关工作回顾在过去的几十年里，许多传统的方法被应用于股票价格预测，例如时间序列分析、回归分析和神经网络等。
然而，这些方法往往依赖于先验知识和大量特征的选择，且很难捕捉到复杂的非线性关系。
近年来，基于深度学习的股票价格预测方法受到了广泛关注。
三、研究方法本研究采用了CNN-LSTM模型进行股票价格预测。
CNN （Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种有效的图像处理方法，它可以提取出图像中的局部特征。
LSTM （Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络，用于处理具有长期依赖性的序列数据。
1. 数据预处理首先，我们对原始股票数据进行了预处理。
包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。
数据清洗主要是去除异常值和缺失值。
特征选择的目的是从原始数据中选择出最有效的特征，以提高模型的预测性能。
标准化是将不同范围的数据转化为统一的范围，有利于模型的收敛和训练。
2. CNN特征提取为了从股票价格数据中提取出有效的特征，我们使用了CNN来进行特征提取。
将股票数据转化为二维图像的形式，其中时间序列作为图像的横坐标，股票价格作为图像的纵坐标。
通过对图像进行卷积操作和池化操作，CNN可以提取出图像中的局部特征。
3. LSTM序列建模得到CNN提取的特征后，我们将其输入到LSTM中进行序列建模。
LSTM具有记忆单元和门控单元，可以有效地捕捉到序列数据中的长期依赖性。
通过训练LSTM模型，可以学习到序列数据中的模式和趋势，从而用于预测股票价格的未来变动。
基于模式识别的股票涨跌预测研究
基于模式识别的股票涨跌预测研究在股票投资领域，行业内人士一直在寻求一种可靠的方法来预测股票的涨跌趋势。
其中基于模式识别的方法因其很好的拟合能力和准确率，越来越受到研究者的重视。
一、股票涨跌的预测方法1. 基础分析法基础分析法以公司财务数据、行业数据等为依据，通过分析市场趋势、各种指标等来预测股票的涨跌趋势。
这种方法虽然有一定的参考意义，但是数据来源和分析对象的不确定性，使得其对于股票价格的预测准确度难以达到较高水平。
2. 技术分析法在技术分析法中，研究者根据股票价格的历史数据来预测未来趋势。
通过对价格趋势、交易量和其他指标的分析，研究者能够对股票未来走势有一个相对较准确的预测。
但是这种方法只是一种预测方法，存在着一定的主观性和不确定性。
3. 基于模式识别的方法基于模式识别导致的股票涨跌预测，其实通过粒子群算法、遗传算法、神经网络、决策树等多种方法来寻找股票行情的规律性。
相比之下，基于模式识别的方法可以从大量数据中挖掘出更多的信息和规律，从而提高股票价格预测的准确性。
二、模式识别的原理和方法模式识别是指将数据或方法固有的某特定监测条件进行归类和分类的一种数学方法。
在股票预测领域，模式识别就是通过大量的数据样本，寻找其中的规律和特征，以便进行股票走势的预测。
目前主流的模式识别方法有神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。
这些模式识别方法都有其自身的优缺点，需要根据具体的数据样本和预测目标选择最适合的方法。
三、模式识别在股票涨跌预测中的应用1. 基于神经网络的股票涨跌预测神经网络是一种一般性极强，可自适应地反向传输误差，并具有自学习和自适应调整能力的模式识别方法。
近年来，神经网络的使用在股票预测中的效果非常显著。
一些研究表明，应用神经网络来对股票进行预测，能够达到更高的准确率。
2. 基于支持向量机的股票涨跌预测支持向量机是一种全局最优化的模式识别方法。
它基于样本数据进行训练，然后通过分类器把新的样本数据分配到不同的类别当中。
模式识别在股票交易中的应用研究
模式识别在股票交易中的应用研究股票投资是一种风险较高，却能够获得高收益的投资方式。
随着社会和技术的进步，智能化技术的应用已经开始渗透到股市分析领域。
其中，模式识别技术是能够有效辅助投资者进行股票交易的技术之一。
本文将介绍模式识别在股票交易中的应用研究。
一、模式识别简介模式识别是指通过对事物的表面特征进行分析、学习、整理和抽取共性，从而识别事物的一种技术。
模式识别技术的应用非常广泛，例如图像处理、语音处理、自动驾驶、自然语言处理等。
二、模式识别在股票交易中的应用2.1 股票趋势预测利用模式识别技术，可以对股票趋势进行预测。
通过对历史数据的分析，可以对不同类型的趋势进行分类和识别。
例如，可以利用机器学习技术来训练一个模型，通过输入一些历史数据，输出其未来的趋势，从而帮助投资者进行买卖决策。
2.2 股票交易信号识别利用模式识别技术，可以对股票交易信号进行识别。
例如，可以通过股票价格等信息，来判断是否存在买入、卖出、持有等交易信号，从而帮助投资者减少交易风险。
2.3 基于大数据的股票智能决策利用模式识别技术，可以通过对大量股票数据进行分析和建模，从而帮助投资者制定股票投资的决策。
例如，可以通过对大数据进行分析，来获得一些股票的信息，如市盈率、股息收益率等，从而帮助投资者制定投资策略。
2.4 股票市场预测利用模式识别技术，可以对股票市场进行预测。
例如，可以利用大数据分析，对股票市场的一些变化进行预测，如政治、经济等因素对股票市场的影响，从而帮助投资者制定相应的投资策略。
三、模式识别在股票交易中的优点3.1 高效模式识别技术能够通过分析历史数据进行学习和建模，从而在短时间内对股票的趋势进行判断，提高投资的效率。
3.2 减少人为因素模式识别技术不需要人为干预，减少了人为因素的干扰，从而提高了投资的精确度。
3.3 反应迅速模式识别技术能够对数据进行实时处理和分析，因此可以很快地反应股票市场的变化，从而获得更好的股票投资机会。
模式识别技术在股价预测中的应用研究
模式识别技术在股价预测中的应用研究股市作为金融市场的重要组成部分，一直以来都备受关注。
投资者热衷于通过预测股价走势来获得丰厚的回报。
然而，股价的波动受到多种因素的影响，如市场供求关系、经济变化、公司业绩等，甚至一些看似无关的事件也可能对股价产生巨大影响。
面对如此复杂和多变的股市环境，模式识别技术作为一种有效的分析工具在股价预测中发挥着重要的作用。
模式识别技术是指将模式与特征结合起来，通过计算机算法对数据进行处理和分析，从而识别出其中的规律和趋势。
在股价预测中，模式识别技术可以帮助投资者识别出隐藏在海量数据中的有用信息，为投资决策提供依据。
首先，模式识别技术可以帮助投资者识别出股价的趋势。
股价的波动具有一定的周期性，通过对历史数据进行模式识别分析，可以发现股价的周期性波动以及其中存在的规律性。
例如，金融学家查尔斯·道指出，股票价格的日常波动中存在一定的波段，投资者可以通过这种波段进行交易。
模式识别技术可以帮助投资者识别并利用这些波段，从而进行有效的买卖决策。
其次，模式识别技术可以帮助投资者识别出股价的重要转折点。
股价在上涨和下跌过程中不断变化，投资者能够准确判断股价的转折点十分关键。
模式识别技术可以通过识别数据序列中的潜在模式，帮助投资者提前捕捉到市场的拐点。
例如，某种模式可能在市场反转前的几个时间点出现，通过模式识别技术可以追踪这一模式，并在股价转折之前提前采取行动。
此外，模式识别技术还可以帮助投资者识别出与股价相关的其他因素。
股价受多种因素的影响，模式识别技术可以帮助投资者发现这些关联因素并加以分析。
例如，通过对股价与宏观经济指标、公司财务数据等因素的相关性进行模式识别，投资者可以判断哪些因素对股价具有较强影响力，从而更准确地预测股价的走势。
然而，需要注意的是，模式识别技术在股价预测中并非完美无比。
股价的波动受到多种因素的影响，其中一些因素可能是难以被模式识别技术捕捉到的，如政治事件、自然灾害等。
基于模式识别的大数据分析技术综述
基于模式识别的大数据分析技术综述随着信息时代的到来和科技的不断进步，大数据分析技术逐渐成为各行各业的重要工具。
在这其中，基于模式识别的大数据分析技术更是备受关注。
本文将对基于模式识别的大数据分析技术进行综述，探讨其在不同领域中的应用和未来的发展前景。
一、介绍大数据分析技术是指通过对大数据集合进行收集、处理、分析和应用，从中发现隐藏的信息和知识，为决策提供支持和指导。
而模式识别则是一种通过学习和推理，从数据中识别出隐藏的模式、特征或知识的方法。
基于模式识别的大数据分析技术，将二者相结合，可从庞大的数据中提取出有用的信息。
二、基本原理基于模式识别的大数据分析技术的基本原理是通过收集大规模的数据，并通过机器学习、数据挖掘等算法对数据进行分析和建模。
此外，还会应用统计学和传统的数据分析方法，从数据中挖掘出特定的模式和关联规则。
通过这些技术，可以实现对大数据集合的高效处理和深度分析。
三、应用领域1. 金融行业基于模式识别的大数据分析技术在金融行业中有着广泛的应用。
通过对金融市场的数据进行分析，可以预测股市行情、发现潜伏的风险和欺诈行为，优化投资组合等。
同时，还可以通过对客户数据的分析，实现精确的客户分类和个性化营销。
2. 医疗领域基于模式识别的大数据分析技术在医疗领域也取得了重要的成果。
通过对医疗数据的分析，可以辅助医生进行疾病的早期诊断和治疗，提高医疗资源的利用效率，发现药物的副作用和新的疾病模式等。
3. 经济领域在经济领域，基于模式识别的大数据分析技术可以帮助企业和政府了解市场需求、预测经济走势、制定合理的政策等。
通过对消费者行为、市场趋势和竞争对手的分析，可以提供决策的依据，提高经济效益。
4. 物联网随着物联网的普及，大量的传感器数据被收集和存储。
基于模式识别的大数据分析技术可以帮助解析和利用这些数据。
通过对传感器数据的分析和识别，可以实现智能家居、智慧城市的构建，提升生活品质和城市管理效率。
五、发展趋势基于模式识别的大数据分析技术在未来有着广阔的发展前景。
基于人工智能的模式识别与预测研究
基于人工智能的模式识别与预测研究目录：一、引言二、人工智能与模式识别三、基于人工智能的模式识别技术四、基于人工智能的预测研究五、案例分析六、未来展望七、结论八、参考文献一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一个重要研究方向，旨在使机器能够模仿和模拟人类智能的行为。
模式识别与预测是人工智能的重要应用领域，目前在各个行业都有着广泛的应用。
本文将探讨基于人工智能的模式识别与预测研究的相关技术和案例。
二、人工智能与模式识别人工智能技术是通过构建和训练模型来实现对数据的智能分析和决策。
而模式识别作为人工智能的重要技术手段之一，旨在从大量的数据中发现数据背后的规律和模式。
模式识别包括图像识别、语音识别、文本分类等多个方向，其目标是通过对数据进行特征提取和模式匹配，从而实现对数据的自动分类和识别。
三、基于人工智能的模式识别技术基于人工智能的模式识别技术包括特征提取、模型构建和模型训练等步骤。
特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便模型能够更好地识别和分类。
模型构建是指选择适合特定问题的机器学习模型，如支持向量机、决策树等。
模型训练是指通过训练数据对模型进行参数调整和优化，提高模型的性能和准确度。
四、基于人工智能的预测研究基于人工智能的预测研究是指利用历史数据或现有数据来预测未来的趋势和情况。
在金融领域，通过对历史股票价格数据的分析和建模，可以预测股票的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的决策。
在交通领域，通过对交通流量数据的分析和建模，可以预测交通拥堵的情况，从而提前做好交通调控和规划。
在天气预报领域，通过对气象数据的分析和建模，可以预测未来天气的变化，为人们提供准确的天气预报。
五、案例分析以金融领域为例，基于人工智能的模式识别和预测技术在股票市场分析和预测方面有着广泛的应用。
投资者可以通过收集和分析大量的历史股票数据，构建并训练模型，预测未来股票的涨跌趋势，从而做出更明智的投资决策。
基于模式识别的股票市场交易策略分析研究
基于模式识别的股票市场交易策略分析研究随着科技的发展，模式识别技术在金融领域中得到了广泛应用，特别是在股票市场交易策略分析方面。
本文将基于模式识别的方法，探讨股票市场交易策略的研究，并分析其应用前景。
一、介绍股票市场作为一种重要的金融市场，一直以来都受到广大投资者的关注。
为了提高交易效益，投资者追求更加科学的交易策略。
在模式识别的背景下，研究人员不断探索股票市场的各种交易模式，并利用这些模式在交易中取得相应的收益。
二、模式识别方法在股票市场交易策略中的应用1. 技术指标模式识别技术指标是股票市场分析的重要工具之一，而模式识别方法可以提供一种自动化的分析手段。
通过对历史数据的分析，可以识别出股票价格的特定模式，如头肩顶、头肩底、双底等等。
基于这些模式，投资者可以制定相应的交易策略，实现买入卖出的时机优化。
2. 图表模式识别图表模式是股票市场技术分析中的一种常见形式，而模式识别技术可以有效帮助投资者辨别出各种图表形态。
例如，通过模式识别方法可以识别出股票价格图表中的头肩顶、三角形、矩形等形态。
这些形态具有一定的预示性，可以为投资者提供交易的参考依据。
3. 基于机器学习的模式识别除了传统的技术指标和图表模式外，基于机器学习的模式识别方法也在股票市场交易策略中得到广泛应用。
机器学习算法可以从大量的历史交易数据中学习股票市场的规律，并根据这些规律提供相应的交易策略。
通过机器学习方法，投资者可以更加科学地制定交易策略，降低交易风险。
三、模式识别方法在股票市场交易中的优势1. 提供及时的交易信号模式识别方法可以在股票价格出现某种特定模式时，给出相应的交易信号，预测股票的涨跌走势。
这可以帮助投资者及时调整交易策略，并在适当的时机买入或卖出股票，实现最大化的收益。
2. 提高交易效率传统的股票交易需要进行大量的技术分析和研究，而模式识别方法可以自动化地完成这些工作。
这样可以节省投资者的时间和精力，提高交易的效率。
同时，模式识别技术可以处理大量的数据，并从中学习规律，提供科学的交易策略。
基于模式识别的股票市场预测研究
基于模式识别的股票市场预测研究近年来，随着信息技术的不断发展，模式识别在股票市场预测中的应用逐渐得到广泛关注。
基于模式识别的股票市场预测研究，通过对历史市场数据的分析与整理，寻找出一定的交易模式，并将其应用到未来市场预测中。
本文将深入探讨基于模式识别的股票市场预测的研究方法和应用。
首先，基于模式识别的股票市场预测研究需要建立合适的模型和算法。
在模式识别领域，有很多经典的算法可以使用，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。
这些算法可以通过对历史数据进行训练，来寻找出具有一定预测能力的模式。
同时，为了提高预测准确度，研究者还可以结合其他技术手段，如时间序列分析、波动率模型等，以增加模型的复杂性和预测能力。
其次，基于模式识别的股票市场预测研究需要选择合适的特征。
在进行模式识别时，选取适当的特征对于模型的训练和预测至关重要。
股票市场的特征有很多，可以包括股价、成交量、MACD指标、RSI指标等等。
研究者需要根据实际情况选择合适的特征，并通过特征工程的方式对原始数据进行处理和转换，以提取出更有意义的特征。
这样可以更好地利用模式识别算法来发现市场中隐藏的规律和模式。
第三，基于模式识别的股票市场预测研究需要进行实证分析。
在研究过程中，研究者需要选取一段历史数据作为训练集，另一段历史数据作为测试集，通过对训练集的学习来建立模型，并在测试集上进行验证和评估。
实证分析的结果可以帮助判断模型的有效性和预测能力。
同时，在进行实证分析时，还应该考虑到不同市场环境的影响因素，如经济周期、政策变化等，以更好地理解市场行为和预测结果的可靠性。
基于模式识别的股票市场预测研究的结果取决于数据的质量和模型的选择。
因此，在研究过程中，需要注意以下几个方面：一是数据的可靠性和完整性。
只有具备高质量和丰富的数据才能更好地发现市场中的模式和规律；二是模型的选择和参数的优化。
不同的算法有不同的适用场景和优化方向，需要根据实际情况选择合适的算法和调整参数；三是风险控制的考虑。
模式识别在股票市场预测中的应用
模式识别在股票市场预测中的应用第一章前言股票市场一直是人们关注的焦点，尤其是在当今数字化时代，各种先进技术被应用于股票市场预测中。
其中，模式识别技术由于其高准确率和高效性，在股票市场预测中具有广泛应用。
本文将围绕模式识别在股票市场预测中的应用进行探讨。
第二章模式识别技术在股票市场预测中的应用2.1 特征提取与选取特征提取是模式识别中最重要的步骤之一，可将原始数据转化为易于分析的形式。
在股票市场，特征提取会根据每日开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等指标提取特征。
而特征选取则是从提取出来的众多特征中选取出最重要的特征使用。
这样能够提高模型的预测准确率。
2.2时序模式识别时序模式识别是一种将时间的影响考虑进去的模式识别方法。
在股票市场预测中，时序模式识别可以识别出各种时间序列之间的关系，如股价之间的长期趋势、中短期波动等，这些关系可以帮助预测未来的价格趋势。
2.3 支持向量机支持向量机是一种监督学习算法，在股票市场预测中，支持向量机可以识别出股票市场中的规律和变化，利用这些规律对未来股票市场的价格波动进行预测，进而实现获利的目的。
2.4 随机森林随机森林是一种集成学习方法，它将多个决策树的结果结合起来，从而提高预测的精确度。
在股票市场预测中，随机森林可以根据多个指标判断股票价格的高低、上涨、下跌等趋势。
第三章模式识别技术在股票市场预测中的优缺点3.1优点（1）准确性高：模式识别技术将大量数据进行深度学习和分析，并建立了对不同时期股票价格变化规律的感知，让股票市场预测有了更高的准确率。
（2）时间响应快：由于模式识别技术可以同时处理多个数据信息，因此可以在短时间内作出正确的预测，从而帮助股票投资者更快地做出决策。
（3）数据处理能力强：模式识别技术能够从海量的数据中提取出规律和变化，帮助分析师处理大量的数据，从而节省时间和成本。
3.2 缺点（1）依赖训练数据：模式识别技术需要大量的训练数据来训练模型，这意味着如果训练数据有误或者模型过度拟合，预测结果将会产生误差。
基于模式识别的股票市场预测模型构建
基于模式识别的股票市场预测模型构建股票市场的波动一直是投资者们最关心的话题之一。
投资者们希望了解市场未来的趋势，从而制定出最优的投资策略。
基于模式识别的股票市场预测模型就是一个可以提供帮助的方案。
模式识别是对数据或信号模式的自动分类或标识。
在股票市场中，模式识别可以用来发现价格趋势、价格接近关键水平和市场情绪等方面的模式。
使用模式识别算法来建立预测模型，可以通过分析数据来预测市场的趋势。
首先，要建立一个好的股票市场预测模型，必须了解模型的关键组成部分。
这些部分包括模型的输入和输出、算法选择和模型的性能评估。
输入和输出变量是模型的构建的基础。
股票市场预测需要考虑到历史数据、市场状况、公司财务状况、宏观经济环境等因素。
选择哪些变量作为输入也是非常关键的。
如果选择的变量过多或过少，可能会导致预测结果的误差。
算法的选择也是至关重要的。
常用的算法包括神经网络、支持向量机、决策树和回归分析等。
每种算法都有其优势和劣势。
要选择适合自己需求的算法，需要考虑性能、可调整的参数和模型复杂度等因素。
同时，对于较为复杂的深度学习算法，需要考虑其训练时间和资源等成本。
最后，模型的性能评估需要通过对预测结果与市场实际情况进行对比来完成。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MAPE）。
模型性能评估的目的是检验模型的泛化能力，并为下一步的模型调整做出参考。
根据以上预测模型构建的要素，建议采取以下步骤：第一步：数据采集和预处理。
数据采集包括获取历史数据和公司财务数据等。
预处理包括数据清洗和标准化。
通过数据清洗，可以排除无效数据和异常值。
标准化可以使得不同数据的量级一致，同时可以消除数据间的相互影响。
第二步：选择关键变量和算法。
根据历史数据和其他相关数据选择输入变量。
在选择算法之前，需要对数据进行分析和统计。
通过对不同算法的评估，选择适合自己需求的算法。
定期评估模型，及时更新模型。
第三步：模型训练和测试。
在模型训练和测试过程中，需要使用历史数据和市场实际情况进行评估。
模式识别技术在金融行业中的应用
模式识别技术在金融行业中的应用在当今快速发展的金融行业中，模式识别技术正逐渐成为一个被广泛使用的工具。
这个技术可以帮助金融机构有效地识别和处理大量的数据，并从中发现规律和趋势，从而为企业的决策提供有价值的信息。
本文将探讨模式识别技术在金融行业中的应用，包括其在股市分析、金融风险管理和欺诈检测等方面的运用。
模式识别技术在股市分析中的应用股市是一个充满着无论是内在和外在不确定性的环境，然而，正是因为此，它也存在着大量的数据可供利用。
模式识别技术正好可以帮助投资者有效地识别并处理这些数据，从而更好地预测未来的走势。
例如，金融机构可以使用模式识别技术来分析股票价格的波动范围，确定股票是否处于涨势和跌势，并根据这些信息来制定相应的投资策略。
此外，模式识别还可以把关注的焦点放在市场中的人类行为上，例如，投资者对不同财务数据的反应，以及社会文化或政治事件和金融市场之间的联系等。
通过分析这些行为，模式识别技术可以揭示出市场中的隐含规律和趋势，从而帮助金融机构更好地做出投资决策。
模式识别技术在金融风险管理中的应用金融风险无论在金融机构或金融市场上都是时刻存在的。
因此，为了应对这种风险，市场参与者必须做好风险管理工作，使得自身的风险承受能力处于一个可以接受的范围之内。
此时，模式识别技术就变得十分重要，因为它可以识别和处理大量的数据，并及时发现潜在的风险因素。
模式识别技术可以识别高风险的特殊事件，例如，连续的大幅波动或与某一客户相关的投资目标变化等。
这些信息可以帮助金融机构更好地预测和控制风险，从而减小金融损失。
另外，模式识别技术还可以协助金融机构更好地控制信用风险。
通过收集并识别大量借贷信息的模式，金融机构可以更好地了解借贷者的可信度，并识别出潜在的风险。
这有助于银行或金融机构确保其贷款组合的健康性，并最大限度地降低不良贷款的风险。
模式识别技术在欺诈检测中的应用金融机构不仅要保证公司的盈利，还需要确保客户的资金安全。
模式识别在金融市场中的应用
模式识别在金融市场中的应用在当今快节奏的金融市场中，模式识别越来越被广泛应用。
通过利用大数据和机器学习算法，模式识别可以帮助投资者分析和预测金融市场的走势。
本文将探讨模式识别在金融市场中的应用，并进一步分析其对投资决策的影响。
一、模式识别的定义和原理模式识别是一种通过将数据与已知模式进行比较和匹配来识别和分类新数据的技术。
在金融市场中，模式可以是价格走势图表中的形态、技术指标的表现或者其他相关因素。
模式识别的原理是通过训练机器学习模型来识别和分类已知的模式，然后将这些模型应用于新的数据中，以预测未来的趋势。
二、1. 技术分析技术分析是模式识别在金融市场中最为常见的应用之一。
通过分析历史价格和交易量数据，技术分析师可以识别出各种形态，如头肩顶、双顶、三角形等，这些形态反映了市场的心理和供需关系。
投资者可以根据这些形态来制定交易策略，例如，当出现头肩顶形态时，投资者可以考虑卖出头部形成时的股票或其他金融资产。
2. 高频交易在高频交易中，模式识别被广泛应用于快速识别市场中的微小价格差异。
通过分析市场数据，机器学习模型可以自动寻找并利用这些微小差异进行高频交易。
模式识别技术的应用能够使交易者在毫秒级别内做出决策，从而获得更高的交易效率和利润。
3. 风险管理模式识别也被用于金融市场中的风险管理。
通过对历史数据进行统计和分析，模式识别可以帮助金融机构识别可能的风险和波动。
例如，模式识别技术可以识别出市场中的异常波动和系统性风险，提前警示风险事件的发生，从而采取相应的风险控制措施。
三、模式识别对投资决策的影响模式识别在金融市场中的应用对投资决策具有重要的影响。
首先，通过识别市场的模式和趋势，投资者可以更准确地预测市场的走势，并做出相应的投资决策。
其次，模式识别可以帮助投资者规避风险，通过识别市场中的异常波动和系统性风险来采取相应的风险管理策略。
最后，模式识别技术可以提高交易效率，使投资者能够更快地做出决策并获得更大的利润。
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有限且存在大量噪声的系统进行分析时 ,必然陷入难以解决 的过学习和欠学习问题 。有文献[2 ,3 ,4] 利用小波变换在拟合 前对数据进行过滤 ,取得了一定效果 ,但因为噪声源的未知 , 也不 易 掌 握 过 滤 分ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ寸 。1989 年 美 国 学 者 Schinkman 和 LeBaron 发现了股票日收益序列与周收益序列中存在混沌现 象[5] 。股市中混沌现象的发现 ,从动力学的角度证明了对股 市数据进行时间序列预测的科学性 ,但同时也说明了时间序 列预测在股市中只能具有短期效应 。
在本文中 ,我们研究从统计模式识别的角度出发 ,智能 地利用技术指标作技术分析 ,以期在有效解决欠学习和过学 习问题的基础上 ,降低传统技术分析的主观性和困难性 。本 文采用的模式识别核心技术是针对股市特点设计的一种模 糊主轴核聚类算法 。该算法能在分类数目未知的情况下 ,对 类的自然分布为球状 、近球状 、甚至非球状的样本均作出较 有效的聚类 。我们选取上证指数和五粮液分别作为大盘和 个股实例 ,用一定的技术处理方法分别建立特征空间 (表面 特征空间 、深层特征空间) ,在特征空间上进行聚类分析 ,并 作寻找最佳建仓区和平仓区的预测试验 。结果表明 ,该方法
1 概述
股票市场是由投资者群体行为构成的 ,领先了众多投资 者也就领先了市场 。在信息技术充分发达的今天 ,投资者所 能获得的咨询信息在时间和内容上几乎没有差别 。谁能首 先对信息进行正确分析和判断 ,谁就能抢占一步先机 。技术 分析是股票市场中广泛运用的一种经典分析方法 ,主要特点 是具有较强的理性和客观性 。但传统技术分析方法众多 ,其 技术指标数目繁多 ,研判法则也是仁者见仁 、智者见智 ,更不 用说个别指标偶尔还会发出骗信号 ,这些都潜在地增加了技 术分析的主观性和困难性 。
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数在深层特征空间的聚类结果也开始出现下跌趋势信号 (见 图 3 中 ⑥) 。这告诉我们 ,上升趋势已告结束 ,下跌趋势接踵 而来 。
可见 ,该聚类分析法对大盘趋势的分析 、预测是较为成 功的 。
图 2 沪市牛市行情聚类分析图
道氏理论指出 ,市场的上升趋势主要可分三个阶段 :第 一阶段是建仓 (或积累) ,第二阶段是价格稳定上涨 ,第三阶 段是市场高峰 ,随后进入市场下跌趋势 。由图 2 可见 ,道氏 理论所指出的牛市行情的各个阶段在聚类分析下被识别得 十分清楚 。同时我们看到 ,不管是表面特征还是深层特征 , 两段行情的演化过程都表现得非常吻合 ,因此我们有理由认 为 ,这是一个典型的历史重演事例 。在历史还会重演的假设 前提下 ,我们提取出两段牛市行情的特征 ,做后市分析与预 测。
步骤二 、进行模糊聚类 。 for i = 1 ,2 ,3 ①初始划分选为 Ci ,初始核为 Kij 。 ②按下列规则 :
∑ uj ( yl) =
(Δ( yl , Kij) ) - 1/ ( b- 1) (Δ( yl , Kij) ) - 1/ ( b- 1)
,b
>
1
若 uj ( yl) = max ( uj ( yl) ) 则 yl ∈Γij (将每个样本 yl 分到相应聚类Γij 中) 。 ③按 K—L 变换重新修正主轴核函数 Kij ,计算聚类损失
为此 ,我们设计了一种基于样本和核的相似性度量的模糊主
轴核聚类算法 。该算法在样本分类数目未知的情况下 , 不仅
能对类的自然分布为球状或接近球状的样本作有效聚类 , 对 一些类的自然分布为非球状的样本也能作出较有效聚类 。该 算法具体步骤如下 :
步骤一 、对 n 个样本 yl 采用最近距离 、最远距离 、均值距 离三种相似性度量分别进行分级聚类 , 得到各自的分类数目 Ci ,并通过 K—L 变换得到主轴核函数 Kij 。其中 i = 1 ,2 ,3 j = 1 , . . . , Ci l = 1 , . . . , n 。
第 21 卷 第 7 期 文章编号 :1006 - 9348 (2004) 07 - 0142 - 04
计 算 机 仿 真
2004 年 7 月
基于模式识别技术的股票市场技术分析研究
宋恒1 ,张杨2
(1. 空军工程大学工程学院 ,陕西 西安 710038 ;2. 复旦大学经济学院 ,上海 200433) 摘要 :研究从统计模式识别的角度出发 ,智能的利用技术指标作股市技术分析 。利用处理后的一些技术指标形成特征空间 , 在特征空间上用聚类技术寻找股市规律 。所用聚类算法是根据股市特点设计的一种较适宜的模糊主轴核聚类算法 。通过 大盘和个股实例分析 ,该方法能降低传统技术分析的难度和潜在主观性 ,并能较充分利用历史数据包含的信息 ,对市场趋势 作出客观分析 。 关键词 :股票 ;技术分析 ;模式识别 ;聚类 中图分类号 :TP391 文献标识码 :B
ABSTRACT :This paper presents a new method for intelligently using technical indexes to analyse stock market by pattern recognition. The method is based on the character space of some technical indexes disposed , uses clustering technique to find the order of stocks. And the clustering arithmetic , designed by the characters of stocks , is a rather feasible arithmetic of fuzzy principal axis clustering. We had analysed Shanghai Stock Exchange (SSE) and the stock“Wu Niang Ye”. The re2 sults show the method can not only reduce the difficulty and potential subjectivity in the traditional technical analysis , but al2 so efficiently utilize the annal data to predict the tendency of the stock objectively. KEYWORDS :Stock ; Technical analysis ; Pattern recognition ; Clustering
Technical Analysis Based on Pattern Recognition
SONG Heng1 ,ZHANG Yang2
(1. School of Engineering , The Air Force University of Engineering , Xi’an Shanxi 710038 , China ; 2. School of Economics , fu dan University , Shanghai 200433 , China)
近年来 ,基于数据的机器学习理论[1] 在股市分析中得到 广泛应用 ,主要是从函数拟合的角度作时间序列预测 。神经 网络作为一种具有自学习能力的高度非线性系统 ,理论上能 在任意精度上逼近任一定义在致密集上的非线性函数 ,因此 在时间序列预测问题上表现出非凡的优越性 。但由于神经 网络缺乏统计意义 ,在对股市这样一个样本数据 (历史数据)
函数 Ji
∑∑ Ji =
( uj ( yi) ) bΔ( yl , Kij)
ji
若 Ji 改变低于某一阈值θ, 继续进行下一步运算 , 否则 转回到 ②。
end 步骤三 、判断最优聚类 。 按下列规则 : 若 Ji = min ( Ji) 则 Γij 为最优聚类 。 算法中 Δ为欧氏距离 。
4 实例分析一
指数分析是技术分析的一种 ,是以技术指标为对象进行 的分析 。从二十世纪八十年代以来 ,驰骋在证券市场的技术 分析大师们将自己的聪明才智与实战经验融汇成了多种技 术指标 。这些指标均能在一定时期 、一定程度上反映市场某 一方面的特性 ,而这一特性又往往不易被人们察觉到 。从模 式识别的角度 ,我们可以认为技术指标是一种特征提取方 式 。因此 ,我们可以根据不同的分析对象适当选取技术指 标 ,经过一定处理后建立特征空间 。这样 ,就可以通过聚类 的方法来分析股票市场 。
首先 ,我们以上证指数作大盘实例分析 。 1) 确定大盘特征空间 经研究 ,我们为大盘选取了两种特征空间 : ①将上证指 数的五个基本数据 (开盘 、收盘 、最高 、最低点数和成交量) 经 30 日指数平滑后作为表面特征 , ②将上证指数六个技术指标 (迪马克尔指标 DMKI、聚散指标 A/ D、离差平均值 DEA、移动 平均摆动量 MAOSC、资金流动指数 MFI、量相对强弱指标 VR2 SI) 经处理后作为深层特征 。 2) 提取典型上涨行情 (牛市) 特征 我们研究了上证指数从 1997 年以来的历史数据 ,发现 在 1998 年 3 月 10 日 ———1998 年 8 月 27 日 、2001 年 2 月 16 日 ———2001 年 8 月 13 日沪市出现了两次形态相仿的牛市行 情 。用聚类技术对以上两段牛市行情对应的特征空间进行 聚类分析 ,结果如图 2 。其中 ①、②分别为前后两次牛市在表 面特征空间的聚类分析图 , ③、④为在深层特征空间的聚类 分析图 。(图 2 —图 3 中粗曲线为收盘点数的 30 日指数平滑 均线 ,细曲线为收盘点数原始曲线 。横轴表示交易日 ,单位 : 日 ;纵轴表示价格 ,单位 :元 。)
能在很大程度上充分利用历史资料包含的信息 ,提供较客观 的市场趋势分析指导 。
2 技术分析
在股票市场中 ,通过对反映市场状况的基本数据资料 (开盘价 、收盘价 、最高价 、最低价 、成交量等) 进行分析 ,判断 整个股市或个别股价未来的变化趋势 ,以探讨股市里投资行 为的可能轨迹 ,就叫做技术分析 。技术分析是一种完全根据 市场行情变化来进行分析的分析方法 ,其理论前提有三 :市 场行为涵盖一切 ( Everything Is Discounted And Reflected In Mar2 ket Prices) 、价 格 依 据 趋 势 移 动 ( Prices Move In Trends And Trends Persist) 、历史往往重演 (Market Action Is Repetitive) [6] 。 相信“历史往往重演”是通过过去预测未来市场走向的前提 , 是数学外推法的应用基础 。纵观国内外的股票市场 ,我们一 方面认识到股价并不像随机行走论[7] 所言在毫无规律的变 动 ,而是重演着某种可识别的形态 ;另一方面 ,历史也并非简 单的重复 。如何准确地把握住历史重演的时机 ,是技术分析 研究的重要任务 。