基于证券行业半结构化数据的抽取技术

半结构化数据是网络中一种重要的数据形式,其数据抽取和知识发现研究是半结构化数据各项研究的核心.针对互联网上的证券交易系统半结构化的个股资料,根据OEM模型,利用SAS软件建立了半结构化到结构化数据的转换.本文关于信息的抽取技术,提供了一种新的方法,无论为投资者还是为数据挖掘都提供了证券分析的基础,从而能更好地提高抗风险的能力.     

C-SVM和v-SVM的对偶问题最优解关系的一个补充证明

对两种支持向量分类机C-支持向量机(C-SVM)和v-支持向量机(v-SVM)的对偶问题,补充了"v-SVM的对偶问题最优值为零时,b<0的情况下,相应的C-SVM的对偶问题存在与其相同的最优解集"的详细证明过程.     

股票交易数据文件的抽取算法研究

目前市场上有很多股票交易软件,这些软件会根据股票交易的实际情况定期产生股票交易信息数据,并将这些信息数据写入二进制格式的文件中,如DAY文件等.由于这些文件不是文本文件,无法直接使用常规的文件读写进行数据的抽取,而必须设计一种数据抽取算法完成相应操作.对DAY文件进行了分析和研究,在此基础上设计了一种数据抽取算法,并利用JAVA语言实现了数据抽取算法程序,利用该程序完成了从DAY文件中抽取数据并写入数据库的实验.实验结果表明,该程序能够正确地从DAY文件中抽取数据,为后期的股票信息处理和数据挖掘提供了重要的基础.     

股市K线组合的关联规则挖掘

将数据挖掘技术运用于股票数据的研究,对股票数据进行收集、读出、整理、挖掘,从而发现相关的规则模式,再通过数据挖掘关联规则算法中的置信度与可信度参数的调节进行规则的初步筛选.同时,为了尽量减少投资风险提高投资收益而带来更大的价值,进一步加入投资学的指标,以期望衡量收益,方差衡量风险,并对初步筛选的结果精益求精确保规则的可靠性.