数据发掘(Data Mining)，也叫数据发掘，数据采掘等，便是从许多的、不彻底的、有噪声的、含糊的、随机的实践使用数据中，提取隐含在其间的、人们事前不知道的、但又是潜在有用的信息和常识的进程。

  数据发掘依据的数据库类型首要有联系型数据库、面向方针数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、自动数据库、空间数据库、文本型、 Internet信息库 以及新式的数据仓库(Data Warehouse)等。而发掘后取得的常识包括相关规矩、特征规矩、区别规矩、分类规矩、总结规矩、误差规矩、聚类规矩、形式剖析及趋势剖析等。数据发掘是一门交叉学科，它把人们对数据的使用从低层次的简略查询，提升到从数据中发掘常识，供给决议计划支撑。数据发掘在数据由数据库转化为常识的进程中，所在的方位如图1所示。

  数据发掘与传统的数据剖析(如查询、报表、联机使用剖析)的本质区别是数据发掘是在没有清晰假定的条件下去发掘信息、发现常识(也包括许多的不揭露的数据)。数据发掘使数据库技能进入了一个更高档的阶段。数据发掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或常识，乃至是违反直觉的信息或常识，发掘出的信息越是出人意料，就可能越有价值。能够比商场提早知道这种信息，提早做出决议计划就会取得超额利润。

  数据原本仅仅数据，直观上并没有体现出使命有价值的常识。当咱们用数据发掘办法，从数据中发掘出常识后，这种常识是否值得信任呢？为了阐明这种常识是可信的， 现在来扼要介绍一下数据发掘的原理。

  数据发掘其实质是归纳使用各种技能，关于事务相关的数据进行一系列科学的处理，这这进程中需求用到数据库、统计学、使用数学、机器学习、可视化、信息科学、程序开发以及其他学科(如图2所示)。其间心是使用算法对处理好的输入和输出数据进行练习，并得到模型， 然后再对模型进行验证，使得模型能够在必定程度上刻画出数据由输入到输出的联系， 然后再使用该模型，对新输入的数据进行核算，然后得到咱们期望得到的新的输出。所以尽管这种模型不简略解说或很难看到， 但它是依据许多数据练习并通过验证的，所以能够反映输入数据和输出数据之间的大致联系，这种联系(模型)便是咱们需求的常识。这便是数据发掘的原理。从数据发掘的原理能够看出， 数据发掘是有必定科学依据的， 数据发掘的成果也是值得信任的。

  股市的影响要素许多，但我国股市对微观方针特别灵敏，从根本上说，股市的运转与微观的经济运转应当是共同的，经济的周期决议着股市的周期，股市周期的改动反映了经济周期的变化。其间经济周期包括阑珊、危机、复苏和昌盛四个阶段。依照一般常理来说，在经济阑珊时期，股价指数会逐渐跌落；到经济危机时期，股价指数跌至最低点；当经济复苏开始时，股价指数又会逐渐上升；到经济昌盛时，股价指数则上涨至最高点。由此看来微观经济走势影响着股市的动摇，但微观经济走势与股市趋势的变化周期也不是彻底同步的。所以不管从量化出资视点仍是传统出资办法视点，对微观经济进行深化的剖析是有必要的。

  在微观经济剖析方面， 常常用到回归、相关剖析、分类、猜测等办法。比方使用回归、猜测等技能承认经济周期， 并研讨不同股票于各经济周期的相关性， 这样就能够在不同的经济周期，拟定不同的出资战略，这样不只能够在不同的经济周期完成继续盈余，还能够躲避危险。 比方有的出资组织在2008年前就使用数据发掘技能承认其时的经济周期，提早减仓，改动出资战略，不只避免了危险，并且完成了高额收益。 其实，假如将08年之前的微观经济数据可视化之后(图3所示)， 就会发现这期间的经济环境了。

  国内外许多实证研讨成果表明:上市公司定时发布的财务报告具有很强的信息含量，可是当期管帐盈余数据的信息会在发表前后在股票市价中敏捷得以体现。因而关于中长期出资者来说,重要的是预见未来。质地优秀且未来具有较高盈余添加才能的公司是中长期出资者(包括一般出资者，证券出资基金和券商)遍及重视的方针，因为只要这类公司才能给出资。

  通过对上市公司的价值的评价，来进行股票的挑选。这是现在占有干流位置的根本面剖析的根本办法。通过各种不同的办法关于上市公司的价值进行一个评价，然后结合股票商场上的体现来决议商场上的价格是否被轻视或许高估。假如轻视则买入，假如高估则卖出。当然，我国商场现在还没有卖空的途径，刚刚获批的融资融券事务也仅仅在限制标的的情况下进行部分的卖空，所以我国商场仍是首要以买入为主。所以，咱们更多的是挑选那些价格被轻视的股票。剖析未来股票发行和上市价格的合理定位。

  数据发掘技能在评价方面的使用便是去发掘价值被轻视的股票， 比方能够用最近邻办法承认根本面相似的股票的商场评价， 然后依据实践价格很简略承认哪些股票被轻视或许高估。 该办法关于新股的认购战略也相同十分有协助， 因为能够用来评价新股的合理价格区间。

  量化选股是数据发掘在量化出资范畴研讨和使用最多的课题，究竟选股是量化出资的最重要的内容。像上面刚介绍的多因子选股模型，首要是靠数据发掘中的回归办法得到的。当然量化选股的内容不只限于此，数据发掘技能在选股上有多重使用，有时是为战略供给决议计划根底， 有时是依据战略进行发掘。 比方，能够用聚类办法对股票进行聚类，然后对股票进行分池， 选股的时分就2能够从上涨概率比较大的池子中挑选股票。 再比方，能够用神经网络办法猜测股票的涨跌概率，详细完成办法这儿先不赘述， 这些内容在本书中将都会进行介绍。

  量化出资范畴中，一个好的选股战略是比较简略完成的。这是因为在长期跨度里能够跑赢商场的一些出资组合一般会满意某种特性，例如轻视值、例如高生长、例如小市值、例如隐形财物轻视等等。 但择时就不是那么简略了， 这儿会有一个简略的问题：大盘明日是涨仍是跌？

  这个看似简略的问题其实并不好答复，特别是从量化的视点去处理，乃至咱们从传统的战略研讨——技能面+根本面+方针面会更加好答复一些。为什么？因为量化择时无法处理来自方针面的音讯。还有便是量化择时常常会有很强的时域特性，太短的时域猜测例如一天，太长的时域猜测例如一年，量化择时是很难处理的。

  正因为择时比较难处理， 所以选用数据发掘技能， 用许多的数据去寻觅最佳的卖点相对显得更理性些。 比方用上面刚介绍的SVM办法进行择时， 或选用神经网络猜测近期的涨跌趋势， 再或许选用分类办法判别近期的最佳买卖周期。

  算法买卖(algorithmic trading)，是指把一个指定买卖量的买入或许卖出指令放入模型，该模型包括买卖员承认的某些方针。 依据这些特别的算法方针，该模型会发生履行指令的机遇和买卖额。而这些方针往往依据某个基准、价格或时刻。这种买卖有时分被称“黑箱买卖”。算法买卖通进程序体系买卖，将一个大额的买卖拆分成数十个小额买卖，以此来尽量削减对商场价格构成冲击，下降买卖成本，且还能协助组织出资者快速添加买卖量。

  算法买卖体系的中心是通过一套核算机程序，能够在一秒钟内发生数千个买卖指令，其间许多指令瞬间就能够被撤销或被新的指令替代，然后把大额托付化整为零，减小对商场的冲击，并且能够寻求最佳的成交履行途径，削减买卖成本。但程序的中心是买卖算法，而这种勇于在商场上进行实操的算法往往都是在许多的前史买卖数据发掘中得到的， 然后再通过严厉的测验，承认算法的牢靠且有用后方可投入实践的算法买卖。 在算法买卖方面，可用到的数据发掘技能比较广， 往往涉及到多种办法的归纳。 在算法买卖方面，现在用的比较多的数据发掘办法是集成决议计划树， 其间心是当不同的目标(信号)呈现不同的情况时，给出详细的买卖操作(买入或卖出)，选用这种办法不只是安稳、灵敏，并且还能够选用优化算法对其进行优化，进步收益， 图4即为选用遗传算法优化买卖目标的迭代效果图。

  技能 /

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