股票聚类分析

『壹』 股票概念的聚类用什么模型

所有股票分析软件都有这个功能，输入想看概念板块，如煤炭输入MT小写就可以看到了

『贰』 股票数据采集难吗

要想自己采也行，我之前采过股市数据。用的是ForeSpider这个软件。这个软件他自身有回数据挖掘分答析功能，自己就进行聚类分类，统计分析了，采集的结果入库后可以形成分析报表，直接浏览就行了，还是很方便的，你可以去看看。操作也是不难，非计算机专业的人也能使。
希望我的回答对你有帮助。

『叁』 帮忙翻译个东西

说实话你拿出100分悬赏都不一定有人帮你

『肆』 p2p是什么意思

P2P是英文peertopeerlending（或peer－to－peer）的缩写，意即个人对个人（伙伴对伙伴）。又称点对点网络借款，是一种将小额资金聚集起来借贷给有资金需求人群的一种民间小额借贷模式。

属于互联网金融（ITFIN）产品的一种。属于民间小额借贷，借助互联网、移动互联网技术的网络信贷平台及相关理财行为、金融服务。

2019年9月4日，互联网金融风险专项整治工作领导小组、网贷风险专项整治工作领导小组联合发布《关于加强P2P网贷领域征信体系建设的通知》，支持在营P2P网贷机构接入征信系统。

(4)股票聚类分析扩展阅读：

中国发展历程：

在中国，最早的P2P网贷平台成立于2006年。在其后的几年间，国内的网贷平台很少，鲜有创业人士涉足。

直到2010年，网贷平台才被许多创业人士看中，开始陆续出现了一些试水者。

2011年，网贷平台进入快速发展期，一批网贷平台踊跃上线。

2012年中国网贷平台进入了爆发期，网贷平台如雨后春笋成立，已达到2000余家，比较活跃的有几百家。据不完全统计，仅2012年，国内含线下放贷的网贷平台全年交易额已超百亿。

进入2013年，网贷平台更是蓬勃发展，以每天1—2家上线的速度快速增长，平台数量大幅度增长所带来的资金供需失衡等现象开始逐步显现。

『伍』 如何用MATLAB对股票数据做聚类分析

直接调kmeans函数。
k = 3;%类别数
idx = kmeans(X, k);%idx就是每个样本点的标号。

『陆』 波动率聚类的含义是什么以及出现的原因是什么

一些金融时间序列常常会出现某一特征的值成群出现的现象。如对股票收益率回建模，其随机答搅动项往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动，在较小波动幅度后面紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动率聚类(volatilityclustering)。该现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现为出尖峰厚尾(fattails)的特征。这类序列随机搅动项的无条件方差是常量，条件方差是变化的量。

『柒』 数学方法在会计中的应用研究

数学在会计中的应用 会计研究，从方法论角度分为规范会计研究（NORMATIVE ACCOUNTING STUDY）和实证会计研究（POSITIVE ACCOUNTING STUDY）。传统的规范会计研究一般采用归纳演绎等逻辑方法形成一系列规范会计实务的指导性结论，这种结论以文字描述的定性结论为主，以解决“应该是什么”的问题。该领域思想活跃，但其结论缺乏可检验性是个较大问题，故对同一个问题百家争鸣的现象司空见惯。现代逐渐成为西方国家会计研究主流的实证会计研究，强调研究者持价值中立的立场，以公开的、可重复的资料收集、分析对命题进行证实或证伪，从而达到解释和预测会计实务的目的，以解决“是什么”的问题。该领域特别强调用严格的量化方法推理和充分翔实的证据支持其结论，但在新会计思想提出方面则相对滞后。 规范会计研究和实证会计研究优势互补，是会计研究向前发展不可或缺的“两个车轮”。诚如，马克思所言“一门学科成功地运用数学工具的程度是衡量其发展阶段的标志”，数学方法在会计研究的上述两个领域都有应用，其中实证研究尤为突出。 1．财务会计研究领域 随着金融市场和现代企业制度的建立，财务会计向企业外部提供的财务信息倍受各利益关系人关注，而“财务会计信息有没有用”这样一个挑战性的问题出现了。所以早期的实证会计研究主要是从有效市场假设（EMH）和资本资产定价模型（CAPM）出发，检验财务会计数据与其他经济指标（特别是股价）的关系，如果财务会计指标（特别是会计收益指标）与股票价格相关，则说明会计信息的披露对证券市场的资源配置功能有效。后来这一结论被实证研究所证实，这有效地驳斥了“会计无用论”，从而奠定了实证会计研究的地位。近年来，会计政策选择成为实证会计研究的重心，以解释和预测企业“为什么会选择这种会计政策，而不采取那种会计政策”。例如：会计政策选择与企业规模、地区分布、资本结构、分红计划。债务契约的关系；企业的外部利益关系人对会计信息反应的研究等，如果将上述问题给予抽象，它们都涉及“变量间的相互关系”这样一个可以归结为数学的问题。所以，针对上述问题，在研究随时间变化、具有随机性而又前后相互关联的动态数据时，用到时间序列分析，它包括建立时间序列模型（ARIMA模型）、参数估计及谱估计等理论与方法。在讨论多元变量之间是否存在线性相关时，运用多元线性回归模型、典型相关分析和残差检验。由于正态分布在会计数据中广泛存在，例如，以任一会计科目作为总体，则不同时期该科目数额特别巨大和特别小（如为零）的比较少，则可以视之符合正态分布等，所以与正态分布相关的检验方法被大量使用：检验母体均值与原假设均值是否具有显著差异的U一检验，检验两个母体均值是否相等的T一检验，检验母体的方差与原假设方差是否具有显著差异的X2一检验，检验两个正态母体方差是否相等的F一检验。对不确定的母体分布采用非参数统计方法，如非参数检验。国外实证研究证实股票价格波动具有马尔可夫性，即在有效的资本市场中现在的股票价格已反映了以往和现在的全部经济信息，以前的股价行料对将来的股价波动不再具有信息价值，“将来”只与“现在”有关，而与“过去”无关。解决这方面问题的模型有：回归一马尔可夫模型、随机游动模型。 2．理财、管理会计研究领域 现代理财论，总的说来是围绕估价问题而展开的，这里所说的估价，既包括对个别“资本资产”的估价，也包括对企业总体价值的估价。如探讨投资风险和投资报酬的投资组合理论（PORTFOLIA THEORY），后来该理论又发展为资本资产定价模型（CAPM），套利定价理论（ARBITRAGE PRICING THEROY）、探讨资本结构与企业总价值关系的资本结构理论（CAPITAL STRUCTURE THEORY）、MM（MODIGLIANI， MILLER）理论、米勒模型（MILER MODEL）等。其中广泛应用了微积分、线性代数及概率论与数理统计。针对创新金融工具的估价模式——期权定价模型则广泛地应用了偏微分方程、随机微分方程及倒向随机微分方程等较为先进、复杂的数学理论与方法。 管理会计主要是利用信息来预测前景，参与决策。筹划未来，控制和评价经济活动等，保证以较少的劳动消耗和资金占用，取得较好的经济效益。管理会计应用的数学方法也相当广泛，例如预测成本和销售额时采用回归分析，评价企业财务状况、投资效益时采用层次分析法，预测经营状况是采用具有吸收状态（企业破产）的马尔可夫链。另外还有“经济定货量”模型、“经济生产量”模型、敏感分析、弹性分析等，则是应用微分学解决经济问题的一些典范。管理会计中许多问题可以归结为：数学分析中的极值问题；数学规划中一定约束条件下的目标函数的最值问题；马尔可夫相关理论问题；在约束条件和目标函数不能用线性方程或线性函数表示时的非线性规划问题；在解决多阶段决策问题时的动态规划问题；解决如何经济、合理地设置服务设施，从而以最低成本最大地满足顾客需要问题时的排队论问题，如人力资源选择，机器设备选购等；导源于宏观经济管理并在微观经济管理中也有广泛地应用的投入——产出分析问题，例如，用于多阶段生产条件下生产与成本计划的制定。 3．审计研究领域 审计主要是通过对财务会计信息的鉴证，以增强信息使用者对财务会计信息信任程度。在审计中最常用的数学方法是抽样技术。随着统计科学和企业规模的不断发展，许多会计公司将统计抽样理论与审计相结合，设计出了审计抽样技术。对受审单位的内部控制制度有效性进行符合性测试时，采用属性抽样，如连续性抽样，发现抽样。在实质性测试中采用变量抽样，如分层随机抽样及累计概率比例抽样法（PPS），这对于减少审计风险和成本，提高审计工作效率和效果意义重大，因为严格遵循随机原则抽取样本，根据总体容量、误差率、精确度、可信水平等因素综合分析得到样本容量，其分布规律更加接近于审计总体的分布规律。另外，在预测突发事件或不确定性问题时，历史数据或既定的模型并不能完全反映它们，在这种情况下还要结合专家的专业判断、经验进行预测，也就是说，这一步的后验分布又是下一步先验分布的基础，不断对模型进行修正使之“动态化”，以提高预测精度。近年来，判别分析模型和聚类分析模型在国外也开始引入审计研究领域。对于定性资料的统计分析方面，LOGIT模型和PROBIT模型被广泛应用，例如用于预测注册会计师签署审计意见类型等。 值得注意的是，当人们寻求用定量方法处理复杂经济问题时，容易注重于数学模型的逻辑处理，而忽视数学模型微妙的经济含义或解释，实际上，这样的数学模型看来理论性很强，其实不免牵强附会，从而脱离实际。与其如此，不如从建模型一开始就老实承认数学方法的不足，而求助于经验判断，将定性的方法与定量的方法相结合，最后定量。 国目前会计研究领域应用数学方法的几点建议：（L）“硬件”方面加强数据库建设。数学方法得以应用的前提之一是有一定规模的数据，在美国，进行定量研究可利用的数据较多，如芝加哥大学的COMPUSTAT数据库，美国证券价值研究中心（CRSP）所建立的大型计算机数据库等。 国尚无与之类似的相应数据库，这使得许多会计学者从事实证研究、其它学者要想检验其研究结果面临耗时费力的数据收集问题。这样无疑增加了实证研究的成本。（2）“软件”方面注意会计专业人员的知识结构培养。建议有关高校针对会计专业学生开设数理方法论的课程，侧重互补性专业设置，另外注意先进的统计软件（如SAS）的教学，使会计专业人员具备一定的数理工具应用能力。

『捌』 聚类分析解决股票投资问题有什么意义

炒股选择辅助软件，请选择红三兵股票决策系统、

『玖』 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

『拾』 如何进行行业分类

行业投资作为一种重要的资产配置手段，是获取超额收益的重要来源。在国民经济发展和宏观经济周期的不同阶段，各个行业面临不同的发展机遇，呈现出不同的发展态势，表现出不同的基本面状况，同时资本市场会产生不同的预期，最终行业间的这些差异必然在股票价格中反映出来。 进行行业投资，首先需要解决行业分类问题。MSCI和标准普尔共同构建的GICS、富时集团和道琼斯指数公司共同构建的ICB是国际上常用的行业分类标准。国内机构推出的行业分类标准由于更多地考虑了国内在经济发展阶段、产业结构现状、行业发展机会等方面的特征，在A股的投资实践中得到了更多的应用。其中考虑到行业的投资价值的同一性的一些行业分类被称为投资型行业分类。 从行业投资角度来讲，行业内部的高相似性和行业之间的高差异性是行业分类的基本原则：高相似性旨在降低来自行业内部的噪音，提高投资收益的稳定性；而行业间的高差异性将决定获得超额收益的空间。这种相似性和差异性不仅体现在行业基本面上，同时也应体现在行业的市场表现上。 在研究行业市场表现的关联度方面，聚类分析方法更为客观和准确。聚类分析是一种数据统计方法，通过量化指标衡量多个样品之间的相似性，并将一些相似程度较高的样本聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品聚合为另一类，直到将所有样品分配到若干个类中，使得同一类中的样品有很大的相似性，而不同类之间的样品有很大的差异性。为了兼顾行业基本面上的异同特性，可以直接使用现有行业分类中的细分子行业的收益率进行聚类分析的基本单元，并在聚类范围自下而上逐步推进。 首先，从同一个小行业的细分子行业进行聚类开始，提取基本面和市场表现最为类似的细分子行业作为一类。以中信二级行业中的石油石化行业为例，其下有炼油、油品销售及仓储、其他石化3个细分子行业，经过聚类分析，炼油和其他石化的市场走势相似性更大，可以合并为一个行业，而油品销售及仓储单独为一个行业。 其次，将小行业内的聚类结果在大行业内部再进行聚类。将上述炼油+其他石化、油品销售及仓储，与所属大行业中同级别的石油开采和油田服务再次进行聚类，结果为石油开采+炼油+其他石化组成一类，油品销售及仓储为一类，油田服务为一类。这与中信行业分类的区别在于取消石油石化行业，将其中油品销售及仓储单独剥离出来，其他的与石油开采合并。 再次，将大行业的聚类的结果在行业群内进行聚类。由于部分行业与相关产业链存在紧密的依赖关系，在基本面上属于相同的产业集群，在二级市场表现上也呈现出高度的相关性。例如，对基建投资相关的行业进行聚类时，得到了与普遍认识吻合的结果：机械行业中的工程机械、建材中的水泥、建筑中的建筑工程在二级市场具有非常高的同步性，因此可将以上3个行业组成一个行业。 沿着现有行业分类层级关系自下而上地进行行业收益率聚类分析，形成的行业分类体系较好地结合了基本面影响因素和市场表现，进一步提高了行业内部的相似性和行业间的差异性。