基于k-means聚类的股票KDJ类指标综合分析方法

股票技术分析是证券分析的常用手段之一，目前的股票技术分析主要存在2个问题：1)都是从某个角度进行单维度分析，投资决策有较大偏差；2)任何单一的技术指标都有其局限性，需要相互补充才能更好进行投资决策。针对这些问题，本文讨论如何利用数据挖掘技术进行股票多维度综合分析问题。首先，分析数据挖掘应用到股票分析中可以解决的问题及可能面临的挑战；其次，提出一种基于数据挖掘聚类方法的选股模型；最后，对1364只上证股票进行实证分析，形成对股票的随机指标K、D、J等的综合挖掘结果。