PAGEiiPAGEI分类号密级UDC编号10486硕士学位论文大数据在选股分析中的应用研究生姓名：李博洋学号：2014212113279指导教师姓名、职称：蒋晶珏副教授专类别业（领域）：计算机技术二零一七年十月ApplicationofbigdatainstockselectionanalysisByLiBoyangOct,2017郑重声明本人的学位论文是在导师指导下独立撰写并完成的，学位论文没有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为，否则，本人愿意承担由此而产生的法律责任和法律后果，特此郑重声明。学位论文作者（签名）：年月日PAGEV中文摘要在科技不断发展、网络覆盖率持续扩张的今天，大数据时代早已悄然而至，每个行业都会形成海量、繁杂的数据。对于如何有效地采集信息、如何挖掘出数据内部的规律，学者们一直在不遗余力地研究并不断提供各种新型的技术。对于国内的私募基金而言，大数据的价值及其所蕴含的新商机并未充分体现出来，不过可以肯定的是，大数据在私募基金决策的过程中起着越来越重要的作用。基金行业是一个大数据市场，股市每天交易频繁，由此形成了大量的数据，大数据分析技术在这一行业不断走向成熟的过程中，也在不断地更新。笔者在本课题中，以金融市场中存在的主要问题为切入点，以上市企业为对象，探讨如何对基本面数据以及股票交易展开挖掘分析，并且详细阐述了K-means算法的基本原理、神经网络在选股的作用原理；在现有股票预测原理的基础上，提出的多聚类分析股票数据的方法，结合分类算法对股票数据进行训练，形成基于聚类分析的智能选股算法。然后对算法进行验证，对整体方案框架进行设计，通过MATLAB进行聚类实现，最后得出最优参数下的聚类结果。最后结合聚类分析出来的选股算法，利用HADOOP技术设计一个简单，稳定高性能的智能选股系统。实验结果显示，开发出的模型分析选股系统可以对股票数据进行多维的分析预测，作为投资者的投资决策的辅助工具，是利用数据挖掘技术结合多聚类分析股票数据的方法，分析大量与股票相关数据，并做出未来走势预测，具有一定的实用意义。关键词:私募基金；数据挖掘；证券分析；互联网大数据；交易数据AbstractWiththecontinuousdevelopmentoftechnologyandthecontinuousexpansionofnetworkcoverage,theeraofbigdatahaslongbeenquietlyemergingandthereismassiveandcomplicateddataineveryindustry.Researchershavebeensparingnoeffortinresearchingandconstantlyprovidingvariousnewtechnologiesforhowtoeffectivelycollectinformationandhowtofindouttheinternallawsofdata.Fordomesticprivateequityfunds,thevalueofbigdataandthenewbusinessopportunitiesbigdatacontainsarenotfullydemonstrated,butitiscertainthatbigdataplaysanincreasinglyimportantroleinthedecision-makingprocessofprivateequityfunds.Thefundindustryisabigdatamarket.Dailytradesinthestockmarketresultinalargeamountofdata.Analysistechnologyofbigdataisconstantlyupdatedwiththeindustrybeingmature.Inthissubject,takeingthemainproblemsexistinginthefinancialmarketasthestartingpointandthelistedcompaniesastheobject,theauthorexploreshowtoexcavateandanalyzethefundamentaldataandstocktransactions,andelaboratesthebasicprincipleofK-meansalgorithm.Basedontheexistingstockfore