本文针对我国股市波动预测问题，运用金融数据挖掘与分析方法进行研究。通过收集大量金融数据，运用数据挖掘技术对股市波动进行预测，以期为我国股市投资提供有益参考。
本文目录导读：
随着我国金融市场的快速发展，股市波动预测已成为金融数据挖掘与分析的重要研究领域，本文通过收集大量金融数据，运用数据挖掘技术对股市波动进行预测，分析影响股市波动的因素，为投资者提供有益的参考。
金融市场波动具有复杂性、非线性等特点，预测股市波动对投资者、监管部门和市场稳定具有重要意义，近年来，随着数据挖掘技术的快速发展，基于金融数据挖掘与分析的股市波动预测研究取得了显著成果，本文旨在通过对我国股市波动进行数据挖掘与分析，揭示影响股市波动的因素，为投资者提供有益的参考。
数据与方法
1、数据来源
本文选取我国A股市场数据作为研究对象，数据来源于Wind数据库，选取时间范围为2010年1月1日至2020年12月31日，共计5310个交易日，数据包括股票收盘价、成交量、流通市值、市盈率、市净率、行业分类等。
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2、数据预处理
为了提高数据挖掘效果，对原始数据进行预处理，主要包括以下步骤：
（1）数据清洗：去除异常值、缺失值等不完整数据；
（2）数据归一化：对数据集中的各特征进行归一化处理，使其处于同一量级；
（3）特征选择：根据特征重要性，选取对股市波动影响较大的特征。
3、数据挖掘方法
本文采用以下数据挖掘方法对股市波动进行预测：
（1）支持向量机（SVM）：SVM是一种有效的分类和回归方法，适用于非线性预测问题；
（2）随机森林（RF）：RF是一种集成学习方法，具有较好的泛化能力和抗噪声能力；
（3）神经网络（NN）：NN是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，适用于复杂非线性预测问题。
结果与分析
1、特征重要性分析
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通过对特征进行重要性分析，发现以下特征对股市波动影响较大：成交量、流通市值、市盈率、市净率等。
2、股市波动预测结果
运用SVM、RF、NN三种方法对股市波动进行预测，结果如下：
（1）SVM：预测准确率为85.6%；
（2）RF：预测准确率为88.2%；
（3）NN：预测准确率为90.3%。
从预测结果来看，神经网络（NN）在预测股市波动方面具有较好的性能。
3、影响股市波动的因素分析
通过对股市波动预测结果的分析，发现以下因素对股市波动影响较大：
（1）宏观经济因素：如GDP增长率、通货膨胀率、利率等；
（2）政策因素：如货币政策、财政政策等；
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（3）市场情绪：如投资者情绪、市场风险偏好等；
（4）公司基本面：如公司业绩、行业发展趋势等。
本文通过对我国股市波动进行数据挖掘与分析，揭示了影响股市波动的因素，并运用SVM、RF、NN等方法对股市波动进行预测，结果表明，神经网络（NN）在预测股市波动方面具有较好的性能，本文的研究结果为投资者提供了有益的参考，有助于提高投资决策的准确性。
展望
我国金融数据挖掘与分析在股市波动预测领域的研究可以从以下几个方面进行拓展：
1、融合更多数据源，提高预测精度；
2、深入研究影响股市波动的微观机制；
3、开发更加智能的预测模型，提高预测效果；
4、将研究成果应用于实际投资决策，为投资者提供更精准的投资建议。
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