股票聚類分析

『壹』 股票概念的聚類用什麼模型

所有股票分析軟體都有這個功能，輸入想看概念板塊，如煤炭輸入MT小寫就可以看到了

『貳』 股票數據採集難嗎

要想自己采也行，我之前采過股市數據。用的是ForeSpider這個軟體。這個軟體他自身有回數據挖掘分答析功能，自己就進行聚類分類，統計分析了，採集的結果入庫後可以形成分析報表，直接瀏覽就行了，還是很方便的，你可以去看看。操作也是不難，非計算機專業的人也能使。
希望我的回答對你有幫助。

『叄』 幫忙翻譯個東西

說實話你拿出100分懸賞都不一定有人幫你

『肆』 p2p是什麼意思

P2P是英文peertopeerlending（或peer－to－peer）的縮寫，意即個人對個人（夥伴對夥伴）。又稱點對點網路借款，是一種將小額資金聚集起來借貸給有資金需求人群的一種民間小額借貸模式。

屬於互聯網金融（ITFIN）產品的一種。屬於民間小額借貸，藉助互聯網、移動互聯網技術的網路信貸平台及相關理財行為、金融服務。

2019年9月4日，互聯網金融風險專項整治工作領導小組、網貸風險專項整治工作領導小組聯合發布《關於加強P2P網貸領域徵信體系建設的通知》，支持在營P2P網貸機構接入徵信系統。

(4)股票聚類分析擴展閱讀：

中國發展歷程：

在中國，最早的P2P網貸平台成立於2006年。在其後的幾年間，國內的網貸平台很少，鮮有創業人士涉足。

直到2010年，網貸平台才被許多創業人士看中，開始陸續出現了一些試水者。

2011年，網貸平台進入快速發展期，一批網貸平台踴躍上線。

2012年中國網貸平台進入了爆發期，網貸平台如雨後春筍成立，已達到2000餘家，比較活躍的有幾百家。據不完全統計，僅2012年，國內含線下放貸的網貸平台全年交易額已超百億。

進入2013年，網貸平台更是蓬勃發展，以每天1—2家上線的速度快速增長，平台數量大幅度增長所帶來的資金供需失衡等現象開始逐步顯現。

『伍』 如何用MATLAB對股票數據做聚類分析

直接調kmeans函數。
k = 3;%類別數
idx = kmeans(X, k);%idx就是每個樣本點的標號。

『陸』 波動率聚類的含義是什麼以及出現的原因是什麼

一些金融時間序列常常會出現某一特徵的值成群出現的現象。如對股票收益率回建模，其隨機答攪動項往往在較大幅度波動後面伴隨著較大幅度的波動，在較小波動幅度後面緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動率聚類(volatilityclustering)。該現象的出現源於外部沖擊對股價波動的持續性影響，在收益率的分布上則表現為出尖峰厚尾(fattails)的特徵。這類序列隨機攪動項的無條件方差是常量，條件方差是變化的量。

『柒』 數學方法在會計中的應用研究

數學在會計中的應用 會計研究，從方法論角度分為規范會計研究（NORMATIVE ACCOUNTING STUDY）和實證會計研究（POSITIVE ACCOUNTING STUDY）。傳統的規范會計研究一般採用歸納演繹等邏輯方法形成一系列規范會計實務的指導性結論，這種結論以文字描述的定性結論為主，以解決「應該是什麼」的問題。該領域思想活躍，但其結論缺乏可檢驗性是個較大問題，故對同一個問題百家爭鳴的現象司空見慣。現代逐漸成為西方國家會計研究主流的實證會計研究，強調研究者持價值中立的立場，以公開的、可重復的資料收集、分析對命題進行證實或證偽，從而達到解釋和預測會計實務的目的，以解決「是什麼」的問題。該領域特別強調用嚴格的量化方法推理和充分翔實的證據支持其結論，但在新會計思想提出方面則相對滯後。 規范會計研究和實證會計研究優勢互補，是會計研究向前發展不可或缺的「兩個車輪」。誠如，馬克思所言「一門學科成功地運用數學工具的程度是衡量其發展階段的標志」，數學方法在會計研究的上述兩個領域都有應用，其中實證研究尤為突出。 1．財務會計研究領域 隨著金融市場和現代企業制度的建立，財務會計向企業外部提供的財務信息倍受各利益關系人關注，而「財務會計信息有沒有用」這樣一個挑戰性的問題出現了。所以早期的實證會計研究主要是從有效市場假設（EMH）和資本資產定價模型（CAPM）出發，檢驗財務會計數據與其他經濟指標（特別是股價）的關系，如果財務會計指標（特別是會計收益指標）與股票價格相關，則說明會計信息的披露對證券市場的資源配置功能有效。後來這一結論被實證研究所證實，這有效地駁斥了「會計無用論」，從而奠定了實證會計研究的地位。近年來，會計政策選擇成為實證會計研究的重心，以解釋和預測企業「為什麼會選擇這種會計政策，而不採取那種會計政策」。例如：會計政策選擇與企業規模、地區分布、資本結構、分紅計劃。債務契約的關系；企業的外部利益關系人對會計信息反應的研究等，如果將上述問題給予抽象，它們都涉及「變數間的相互關系」這樣一個可以歸結為數學的問題。所以，針對上述問題，在研究隨時間變化、具有隨機性而又前後相互關聯的動態數據時，用到時間序列分析，它包括建立時間序列模型（ARIMA模型）、參數估計及譜估計等理論與方法。在討論多元變數之間是否存在線性相關時，運用多元線性回歸模型、典型相關分析和殘差檢驗。由於正態分布在會計數據中廣泛存在，例如，以任一會計科目作為總體，則不同時期該科目數額特別巨大和特別小（如為零）的比較少，則可以視之符合正態分布等，所以與正態分布相關的檢驗方法被大量使用：檢驗母體均值與原假設均值是否具有顯著差異的U一檢驗，檢驗兩個母體均值是否相等的T一檢驗，檢驗母體的方差與原假設方差是否具有顯著差異的X2一檢驗，檢驗兩個正態母體方差是否相等的F一檢驗。對不確定的母體分布採用非參數統計方法，如非參數檢驗。國外實證研究證實股票價格波動具有馬爾可夫性，即在有效的資本市場中現在的股票價格已反映了以往和現在的全部經濟信息，以前的股價行料對將來的股價波動不再具有信息價值，「將來」只與「現在」有關，而與「過去」無關。解決這方面問題的模型有：回歸一馬爾可夫模型、隨機游動模型。 2．理財、管理會計研究領域 現代理財論，總的說來是圍繞估價問題而展開的，這里所說的估價，既包括對個別「資本資產」的估價，也包括對企業總體價值的估價。如探討投資風險和投資報酬的投資組合理論（PORTFOLIA THEORY），後來該理論又發展為資本資產定價模型（CAPM），套利定價理論（ARBITRAGE PRICING THEROY）、探討資本結構與企業總價值關系的資本結構理論（CAPITAL STRUCTURE THEORY）、MM（MODIGLIANI， MILLER）理論、米勒模型（MILER MODEL）等。其中廣泛應用了微積分、線性代數及概率論與數理統計。針對創新金融工具的估價模式——期權定價模型則廣泛地應用了偏微分方程、隨機微分方程及倒向隨機微分方程等較為先進、復雜的數學理論與方法。 管理會計主要是利用信息來預測前景，參與決策。籌劃未來，控制和評價經濟活動等，保證以較少的勞動消耗和資金佔用，取得較好的經濟效益。管理會計應用的數學方法也相當廣泛，例如預測成本和銷售額時採用回歸分析，評價企業財務狀況、投資效益時採用層次分析法，預測經營狀況是採用具有吸收狀態（企業破產）的馬爾可夫鏈。另外還有「經濟定貨量」模型、「經濟生產量」模型、敏感分析、彈性分析等，則是應用微分學解決經濟問題的一些典範。管理會計中許多問題可以歸結為：數學分析中的極值問題；數學規劃中一定約束條件下的目標函數的最值問題；馬爾可夫相關理論問題；在約束條件和目標函數不能用線性方程或線性函數表示時的非線性規劃問題；在解決多階段決策問題時的動態規劃問題；解決如何經濟、合理地設置服務設施，從而以最低成本最大地滿足顧客需要問題時的排隊論問題，如人力資源選擇，機器設備選購等；導源於宏觀經濟管理並在微觀經濟管理中也有廣泛地應用的投入——產出分析問題，例如，用於多階段生產條件下生產與成本計劃的制定。 3．審計研究領域 審計主要是通過對財務會計信息的鑒證，以增強信息使用者對財務會計信息信任程度。在審計中最常用的數學方法是抽樣技術。隨著統計科學和企業規模的不斷發展，許多會計公司將統計抽樣理論與審計相結合，設計出了審計抽樣技術。對受審單位的內部控制制度有效性進行符合性測試時，採用屬性抽樣，如連續性抽樣，發現抽樣。在實質性測試中採用變數抽樣，如分層隨機抽樣及累計概率比例抽樣法（PPS），這對於減少審計風險和成本，提高審計工作效率和效果意義重大，因為嚴格遵循隨機原則抽取樣本，根據總體容量、誤差率、精確度、可信水平等因素綜合分析得到樣本容量，其分布規律更加接近於審計總體的分布規律。另外，在預測突發事件或不確定性問題時，歷史數據或既定的模型並不能完全反映它們，在這種情況下還要結合專家的專業判斷、經驗進行預測，也就是說，這一步的後驗分布又是下一步先驗分布的基礎，不斷對模型進行修正使之「動態化」，以提高預測精度。近年來，判別分析模型和聚類分析模型在國外也開始引入審計研究領域。對於定性資料的統計分析方面，LOGIT模型和PROBIT模型被廣泛應用，例如用於預測注冊會計師簽署審計意見類型等。 值得注意的是，當人們尋求用定量方法處理復雜經濟問題時，容易注重於數學模型的邏輯處理，而忽視數學模型微妙的經濟含義或解釋，實際上，這樣的數學模型看來理論性很強，其實不免牽強附會，從而脫離實際。與其如此，不如從建模型一開始就老實承認數學方法的不足，而求助於經驗判斷，將定性的方法與定量的方法相結合，最後定量。 國目前會計研究領域應用數學方法的幾點建議：（L）「硬體」方面加強資料庫建設。數學方法得以應用的前提之一是有一定規模的數據，在美國，進行定量研究可利用的數據較多，如芝加哥大學的COMPUSTAT資料庫，美國證券價值研究中心（CRSP）所建立的大型計算機資料庫等。 國尚無與之類似的相應資料庫，這使得許多會計學者從事實證研究、其它學者要想檢驗其研究結果面臨耗時費力的數據收集問題。這樣無疑增加了實證研究的成本。（2）「軟體」方面注意會計專業人員的知識結構培養。建議有關高校針對會計專業學生開設數理方法論的課程，側重互補性專業設置，另外注意先進的統計軟體（如SAS）的教學，使會計專業人員具備一定的數理工具應用能力。

『捌』 聚類分析解決股票投資問題有什麼意義

炒股選擇輔助軟體，請選擇紅三兵股票決策系統、

『玖』 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

『拾』 如何進行行業分類

行業投資作為一種重要的資產配置手段，是獲取超額收益的重要來源。在國民經濟發展和宏觀經濟周期的不同階段，各個行業面臨不同的發展機遇，呈現出不同的發展態勢，表現出不同的基本面狀況，同時資本市場會產生不同的預期，最終行業間的這些差異必然在股票價格中反映出來。 進行行業投資，首先需要解決行業分類問題。MSCI和標准普爾共同構建的GICS、富時集團和道瓊斯指數公司共同構建的ICB是國際上常用的行業分類標准。國內機構推出的行業分類標准由於更多地考慮了國內在經濟發展階段、產業結構現狀、行業發展機會等方面的特徵，在A股的投資實踐中得到了更多的應用。其中考慮到行業的投資價值的同一性的一些行業分類被稱為投資型行業分類。 從行業投資角度來講，行業內部的高相似性和行業之間的高差異性是行業分類的基本原則：高相似性旨在降低來自行業內部的噪音，提高投資收益的穩定性；而行業間的高差異性將決定獲得超額收益的空間。這種相似性和差異性不僅體現在行業基本面上，同時也應體現在行業的市場表現上。 在研究行業市場表現的關聯度方面，聚類分析方法更為客觀和准確。聚類分析是一種數據統計方法，通過量化指標衡量多個樣品之間的相似性，並將一些相似程度較高的樣本聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品聚合為另一類，直到將所有樣品分配到若干個類中，使得同一類中的樣品有很大的相似性，而不同類之間的樣品有很大的差異性。為了兼顧行業基本面上的異同特性，可以直接使用現有行業分類中的細分子行業的收益率進行聚類分析的基本單元，並在聚類范圍自下而上逐步推進。 首先，從同一個小行業的細分子行業進行聚類開始，提取基本面和市場表現最為類似的細分子行業作為一類。以中信二級行業中的石油石化行業為例，其下有煉油、油品銷售及倉儲、其他石化3個細分子行業，經過聚類分析，煉油和其他石化的市場走勢相似性更大，可以合並為一個行業，而油品銷售及倉儲單獨為一個行業。 其次，將小行業內的聚類結果在大行業內部再進行聚類。將上述煉油+其他石化、油品銷售及倉儲，與所屬大行業中同級別的石油開采和油田服務再次進行聚類，結果為石油開采+煉油+其他石化組成一類，油品銷售及倉儲為一類，油田服務為一類。這與中信行業分類的區別在於取消石油石化行業，將其中油品銷售及倉儲單獨剝離出來，其他的與石油開采合並。 再次，將大行業的聚類的結果在行業群內進行聚類。由於部分行業與相關產業鏈存在緊密的依賴關系，在基本面上屬於相同的產業集群，在二級市場表現上也呈現出高度的相關性。例如，對基建投資相關的行業進行聚類時，得到了與普遍認識吻合的結果：機械行業中的工程機械、建材中的水泥、建築中的建築工程在二級市場具有非常高的同步性，因此可將以上3個行業組成一個行業。 沿著現有行業分類層級關系自下而上地進行行業收益率聚類分析，形成的行業分類體系較好地結合了基本面影響因素和市場表現，進一步提高了行業內部的相似性和行業間的差異性。