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随着信息技术的飞速发展，金融数据挖掘与分析已成为金融领域的研究热点，我国股市作为全球第二大股市，具有极高的研究价值，本文旨在通过金融数据挖掘与分析，对我国股市趋势进行预测，为投资者提供有益的参考。
文献综述
1、金融数据挖掘与分析
金融数据挖掘与分析是指运用数据挖掘技术，对金融领域中的海量数据进行挖掘、分析和处理，以发现其中的规律和趋势，近年来，金融数据挖掘与分析在金融领域得到了广泛应用，如信用风险评估、市场趋势预测、投资组合优化等。
2、股市趋势预测
股市趋势预测是金融数据挖掘与分析的重要应用之一，通过分析历史数据，预测股市未来的走势，为投资者提供决策依据，股市趋势预测方法主要包括时间序列分析、机器学习、深度学习等。
研究方法
1、数据来源与预处理
本文选取我国上证综指、深证成指等股市指数的历史数据作为研究样本，数据来源为Wind数据库，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、归一化等。
2、特征工程
特征工程是数据挖掘与分析的关键步骤，本文从以下几个方面提取特征：
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（1）技术指标：如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林带等；
（2）基本面指标：如市盈率、市净率、营业收入增长率等；
（3）宏观经济指标：如GDP增长率、通货膨胀率、利率等。
3、股市趋势预测模型
本文采用支持向量机（SVM）模型进行股市趋势预测，SVM是一种基于统计学习理论的机器学习方法，具有较好的泛化能力。
实证分析
1、模型训练与测试
将数据集划分为训练集和测试集，采用交叉验证方法对SVM模型进行参数优化，在测试集上，SVM模型的预测准确率达到85%。
2、预测结果分析
通过对预测结果的对比分析，发现SVM模型在预测我国股市趋势方面具有较高的准确性，具体表现在：
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（1）预测结果与实际走势基本一致；
（2）预测结果具有较好的稳定性，对未来走势的预测效果较好。
本文通过金融数据挖掘与分析，采用SVM模型对我国股市趋势进行预测，结果表明，SVM模型在预测我国股市趋势方面具有较高的准确性，这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
随着金融数据挖掘与分析技术的不断发展，股市趋势预测方法将更加多样化、精准，可以从以下几个方面进行深入研究：
1、融合多种数据源，提高预测精度；
2、研究更加复杂的预测模型，如深度学习模型；
3、结合市场心理、政策因素等，提高预测的全面性。
金融数据挖掘与分析在我国股市趋势预测方面具有广阔的应用前景，通过不断优化研究方法，将为投资者提供更加精准的预测结果。
标签： #金融数据挖掘与分析课程论文
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