中圖分類號：F8325 文獻標(biāo)識碼：A

摘要：證券市場是國民經(jīng)濟的重要組成部分，證券市場的穩(wěn)定不但關(guān)系到國家經(jīng)濟的繁榮發(fā)展，而且更關(guān)系到證券市場中廣大投資者的利益。因此，有效的對證券進行分析與進一步的研究有重要的理論意義和實踐價值。本文主要研究采用部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘方法對證券投資進行分析，本文具體講述的是運用MATLAB來進行分析。探討數(shù)據(jù)挖掘在證券投資分析中的應(yīng)用。并進一步展望數(shù)據(jù)挖掘在證券行業(yè)的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；MATLAB；證券投資分析

證券投資分析是指人們通過各種專業(yè)性分析方法，對影響證券價值或價格的各種信息進行綜合分析以判斷證券價值或價格及其變動的行為，是證券投資過程中不可或缺的一個重要環(huán)節(jié)。

所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際交易數(shù)據(jù)和相關(guān)應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息，發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進入了一個更高的層次，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，而且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進信息的傳遞。也就是根據(jù)預(yù)定義的目標(biāo)，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行篩選和分析，找出其中的有用數(shù)據(jù)，并進一步找出規(guī)律，為信息需求者提供決策依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為當(dāng)今理論研究和實際應(yīng)用的熱點研究領(lǐng)域。

一、研究現(xiàn)狀

90年代以來，計算機技術(shù)開始逐步應(yīng)用于證券市場，開始只是運用于證券交易。隨著證券市場吸引了越來越多的投資者，證券交易數(shù)據(jù)開始大量增加，傳統(tǒng)的證券預(yù)測使用的KDJ、RSI、平均線等技術(shù)需要處理越來越多的巨量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘等也開始運用于證券建模，其中有MATLAB模型，就是運用到了數(shù)據(jù)挖掘的知識。但是數(shù)據(jù)挖掘并未廣泛運用于證券分析建模中。相比國內(nèi)，歐美市場的證券市場的歷史要悠久的多，證券分析預(yù)測也在很早就開始了。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)，為證券分析提供了新的思路。眾多學(xué)者專家開始用數(shù)據(jù)挖掘分析眾多的證券數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，以實現(xiàn)對證券的預(yù)測分析，更加理性的投資證券市場。香港科技大學(xué)開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的證券預(yù)測系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)挖掘的規(guī)則，預(yù)測恒生指數(shù)的走勢。同時國外利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立起人工智能系統(tǒng)預(yù)測分析證券。國外證券公司利用MATLAB強大的仿真模擬功能建立了一個有價證券管理系統(tǒng)，專門用來分析大量的證券數(shù)據(jù)。研究證券和經(jīng)濟指標(biāo)的關(guān)系，取得的研究成果在證券行業(yè)得到了認(rèn)可。隨著這方面技術(shù)的發(fā)展，越來越復(fù)雜的分析系統(tǒng)開始出現(xiàn)。

總體而言，國內(nèi)的證券分析信息化程度不高，數(shù)據(jù)挖掘在證券預(yù)測分析中的應(yīng)用也比較少。國外的研究比較成熟，時間序列法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等技術(shù)衍生出了很多的證券分析系統(tǒng)。研究經(jīng)濟指數(shù)、大盤走勢、財務(wù)指標(biāo)等屬性對證券走勢的影響，分析證券漲跌原因，并將結(jié)果用來預(yù)測分析未來證券的價格走勢。目前美國三大評級結(jié)構(gòu)、十五大資產(chǎn)管理公司、十大商業(yè)銀行都在使用MATLAB。目前，全球有超過2000家金融機構(gòu)運用MATLAB來管理公司資產(chǎn)。國際貨幣基金組織、摩根斯坦利等頂級金融機構(gòu)都在使用MATLAB，利用MATLAB強大的運算平臺實現(xiàn)與其他軟件之間的數(shù)據(jù)交換，顯示出了非常優(yōu)良的互融性。由此可見，MATLAB現(xiàn)已成為金融工程人員不可或缺的分析軟件工具。

二、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用框架 步驟語言描述

（一）MATLAB

MATLAB這一名稱是由Matrix和Laboratory兩個詞的前三個字母組合，MATLAB誕生于20世紀(jì)70年代，由美國新墨西哥州大學(xué)前計算機系主任CleverMoler創(chuàng)建。自從1984年推出第一個版本來，至今已相繼推出7個版本。

到90年代，MATLAB已經(jīng)成為國際上公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)計算軟件，而且在數(shù)值計算方面有著卓越的貢獻。

MATLAB擅長于數(shù)值計算，能處理大量的數(shù)據(jù)，而且運算效率很高，而且在數(shù)值計算的基礎(chǔ)上拓展了符號計算、文字處理、可視化建模和實時控制能力。MATLAB語言是一種交互性的數(shù)學(xué)腳本語言，語法和C/C++類似。它支持包括邏輯、數(shù)值、文本和函數(shù)柄在內(nèi)的15中數(shù)據(jù)類型，每一種類型都定義為矩陣或陣列的形式。執(zhí)行MATLAB代碼的最簡單方式就是在MATLAB程序的命令窗口（commandwindow）的提示符（>>）輸入代碼。MATLAB就會返回操作結(jié)果。目前，MATLAB在世界各大金融機構(gòu)，例如美國聯(lián)邦儲備委員會、摩根斯坦利、高盛集團，都得到了廣泛的應(yīng)用。MATLAB在數(shù)值計算和編程方面的眾多優(yōu)點使其在金融領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。

（二）MATLAB應(yīng)用流程

一般語言編寫程序、調(diào)試程序需要經(jīng)過五個步驟：編輯、編譯、連接、執(zhí)行、調(diào)試，各個步驟之間是順序關(guān)系，編程過程就是在它們之間進行循環(huán)。MATLAB語言與其他語言相比，較好地解決了上述問題。MATLAB軟件是解釋性語言，調(diào)試程序的手段非常豐富，速度也快，把編輯、編譯、連接和執(zhí)行融為一體，在同一個界面操作，可以快速查出輸入程序中的書寫錯誤、語法錯誤，提高了用戶編寫程序的效率。MATLAB在運行時，可以直接輸入命令語句，包括調(diào)用M文件語句，每輸入一條命令，程序就會立即對其進行處理，完成編譯、連接、執(zhí)行全過程。再如，將MATLAB源程序編譯為M文件，編輯后源程序就可以立即執(zhí)行，如果有錯，則用戶界面上也會給出詳細(xì)的出錯信息。MATLAB軟件易懂易學(xué)，允許數(shù)學(xué)形式編寫代碼，比VB、C/C++語言更加如何書寫習(xí)慣，它的操作符和功能函數(shù)就是數(shù)學(xué)上簡單的英文表達式，MATLAB還擁有強大的幫助系統(tǒng)，可以查詢到各種命令的使用說明和詳細(xì)案例，為方便初學(xué)者快速了解MATLAB功能，還提供了演示窗口。

三、結(jié)論與展望

數(shù)據(jù)挖掘誕生以來，其處理海量數(shù)據(jù)的功能，使其在各大領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘的成功，也為金融分析和提供了一個新的方法。并且根據(jù)今年國外的研究成果發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用取得了良好的效果。本文就是通過在MATLAB軟件上的建模在證券分析中的應(yīng)用。本文研究的主要是數(shù)據(jù)挖掘在證券長期投資中的應(yīng)用，

證券市場研究和數(shù)據(jù)挖掘涉及的知識都很廣，由于學(xué)識水平和精力有限，本文知識只分析了Matlab 在證券投資分析中的應(yīng)用。證券市場是一個無時無刻不在變化的市場，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也在不斷發(fā)展，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中的應(yīng)用應(yīng)該是一個漫長的過程，通過不間斷的跟蹤分析，不斷完善模型。本文雖然挖掘了較實用的模型，但是證券市場受宏觀經(jīng)濟環(huán)境和投資者心理等因素影響很大，而這些因素都無法通過建立模型的方式加以控制分析，所以在具體運用本文的模型時，仍要根據(jù)具體情況進行改進。所有的不足和缺陷都會在以后的研究中進行完善。

近幾年隨著融資融券、股票期貨等越來越多的證券業(yè)務(wù)的開展，越多的投資者會加入這個市場，證券市場的數(shù)據(jù)量會急速增長，這為數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中的應(yīng)用提供了更加廣大的空間，數(shù)據(jù)挖掘擅長處理巨量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢會更加明顯。所以可以預(yù)見，在不久的將來，數(shù)據(jù)挖掘在證券分析中將會得到更加廣泛的應(yīng)用。

參考文獻：

[1]王紅亮.數(shù)據(jù)挖掘在證券交易系統(tǒng)分析中的應(yīng)用[J].內(nèi)蒙古電大學(xué)刊 2002

[2]肖藝萍.證券市場中強力股的挖掘應(yīng)用研究[D].北京工商大學(xué)，2010

[3]鄭文.數(shù)據(jù)挖掘在股票分析中的應(yīng)用[D].復(fù)旦大學(xué)，2012

[4]張金良 李光良 楊忠直 熊益民 張士英 吳建偉.數(shù)據(jù)額挖掘在證券交易系統(tǒng)分析中的應(yīng)用[J].地質(zhì)技術(shù)經(jīng)濟管理，2002

作者簡介：楊薈（1992-），女，彝族，重慶南岸，本科，重慶工商大學(xué)。