基于关联规则的股票预测方法研究

近年来证券市场迅速发展,股票信息爆炸式增长,如何从庞大的数据信息中找到有用的知识为投资者的投资行为提供指导,已成为一个重要的学术研究方向。股票市场的预测方向多种多样,主要包括股价趋势、循环周期和持续时间等。从关联规则挖掘技术入手,引入主观兴趣度约束和客观兴趣度约束,挖掘股票收益率信息,实现对股价趋势的预测。同时对比实际股票数据结果,测试挖掘规则的准确率。