基于K均值聚类的ST股票分类研究及投资策略

ST股票因特别处理而意味着风险警告,但其往往潜力巨大,因此单独对其进行研究具有重要意义。文章运用K均值聚类法对ST股票的分类进行研究,选取A股市场中2006年43只ST股票样本进行聚类,聚类结果将ST股票分为四类:摘帽趋势类、重组趋势类、长期持续ST趋势类、暂停上市或退市趋势类。并用2007-2010年的持牌数据检验分类准确率。最后对各类ST股票分别给出相应的投资建议。     

层次聚类方法的CURE算法研究

层次聚类方法是一种发展比较早、应用广泛的聚类方法。本文重点总结研究了聚类技术中层次聚类方法的典型算法-CURE算法,并给出了一个详细的手工解析示例。     

数据挖掘中聚类算法研究综述

本文阐述了聚类算法基本原理,介绍了各种聚类算法,并比较分析了几种典型聚类算法的优点与不足,以便于对聚类算法作进一步的研究。     

基于质量监管的产品分类研究

分类监管是保证产品质量安全的重要手段，而产品分类又是实施分类监管的基本前提。本文首先阐述了基于质量监管的产品分类的必要性，然后对我国质量监管过程中产品分类的现状及问题进行了分析。最后，论文以产品分类相关理论分析为基础，结合国际产品监管发展趋势，提出将产品划分为一般产品、重点产品、特定产品和进出口产品四种类型。     

基于聚类算法的数字图书馆知识推送原理

文章针对高校师生用户对数字图书馆的推送服务满意度进行了调研分析,结果显示用户对图书馆的推送服务满意程度不高。基于此类问题,文章根据高校用户属性特点进行k-means聚类研究,使推荐信息时考虑用户自身属性特点,包括年纪、专业和目的等特点,并据此设计了混合属性的距离函数。建立的基于聚类算法的数字图书馆知识推送服务,提高了原有相似信息对用户的模糊推荐效果,提高了用户体验。     

高维数据流子空间聚类发现及维护算法

近年来由于数据流应用的大量涌现,基于数据流模型的数据挖掘算法研究已成为重要的应用前沿课题.提出一种基于Hoeffding界的高维数据流的子空间聚类发现及维护算法--SHStream.算法将数据流分段（分段长度由Hoeffding界确定）,在数据分段上进行子空间聚类,通过迭代逐步得到满足聚类精度要求的聚类结果,同时针对数据流的动态性,算法对聚类结果进行调整和维护.算法可以有效地处理高雏数据流和对任意形状分布数据的聚类问题.基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性.     

K—means聚类算法分析应用研究

本文浅谈了数字图像处理的发展概况、研究背景并对彩色图像K—means算法进行分析．主要详细谈论了是对K-means算法的一些认识,并且介绍K-means聚类的算法思想、工作原理、聚类算法流程、以及对算法结果进行分析,得出其特点及实际使用情况.     

分类监管的缺陷

随着证监会权力的无限扩大，出现在中国证券市场的难道就一定会是歌舞升平的王道乐土吗？只怕未必。     

券商分类监管规定施行

在业内试行两年成效显著的证券公司分类监管体制日臻完善。证监会在对原分类监管《工作指引（试行）》进行全面修订的基础上，近期正式发布《证券公司分类监管规定》，明确了五类11级的券商分类标准和评价程序。     

基于免疫粒子群优化神经网络的经济预测算法研究

在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法存在的问题,文章提出了一种改进的免疫粒子群优化神经网络算法。仿真结果表明：这种算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度,使预测误差从原来BP神经元网络的15％下降到改进后的5％.     

基于协整理论的美国电力期货市场实证研究

本文基于VAR的协整理论,对美国PJM电力期货市场作了模型实证研究。因果关系检验显示下月合约价格是现货价格单向的Granger原因。协整检验结果显示电力期货价格和现货价格存在长期稳定均衡的关系,期货市场具有价格发现的功能,与现货市场相比价格发现功能较弱。方差分解结果显示,期货价格受自身的影响很大,受现货价格的影响很小;而现货价格受自身影响很大,随着滞后期的增加,受自身的影响逐渐减弱,受期货市场的影响逐步增大,期货市场在价格决定中起主导作用;脉冲响应函数同样显示现货对期货的影响较小,期货对现货的影响相对较大。     

基于二阶聚类的空域飞行冲突危险性分级评估

飞行冲突危险性评估是空中交通安全管理的重要组成部分,是提升空中交通系统运行安全性与效率的关键手段.以国内外现有飞行冲突评估体系为基础,重新构建动态化的飞行冲突评估体系.通过信息熵给体系中各指标赋权用以描述飞行冲突危险性的影响,并基于实际飞行冲突数据计算飞行冲突危险性时间序列,进而全面分析单个飞行冲突事件以及冲突所在空域的危险性演化过程.最终基于二阶聚类针对空域飞行冲突危险性展开分级评估,有效弥补直接累加对于空域飞行冲突信息的掩盖.     

基于沪深300股指期货的投资组合保险策略研究

传统的投资组合保险策略为投资者提供了一种控制系统性风险的有效方法。但该策略有两个缺陷：第一,在风险资产头寸有限的情况下,收益也有限：第二,在市场下跌时难以避免损失。为了改进传统投资组合保险策略的不足,论文将股指期货与传统策略相结合,提出了基于沪深300股指期货的投资组合保险策略,其基本思想是将沪深300股指期货作为风险资产引入到传统的固定比例投资组合保险策略中,在预判市场上涨时买入资产多头,在预判市场下跌时买入资产空头,从而建立起一种既能在多头市场盈利,又能在空头市场盈利的程序化交易策略。利用股指期货的空头交易以及杠杆获取高收益,利用传统组合保险进行保本。此策略的优点是采用沪深300股指期货推出以来的数据,首先验证了策略的有效性,接着通过控制单一变量法,研究了策略中比较窗口长度,投资乘数以及要保额度等投资参数对投资绩效的影响状况,进而得出了各个参数的最优取值区间。实证研究表明,在合理选取参数且风险一定的情况下,该策略能够取得较好的投资回报。     

基于EMD分解的螺纹钢期货价格发现的实证研究

运用经验模态分解方法(EMD),分别将螺纹钢期货价格和现货价格时间序列分解成若干IMF分量和趋势项。通过对分解后的不同分量进行统计和计量分析发现:①与期货价格与现货价格的相关性相比,相应的趋势项之间具有更高的相关关系;②期货价格的主IMF分量在形态上对现货价格主IMF分量具有引导作用;③IMF中期波动分量和长期波动能够很好的表现出期货价格和现货价格的因果关系。这些结果表明,螺纹钢期货市场已经基本具备了价格发现的功能。     

涨跌停板对中国商品期货市场效率影响实证研究

运用上海、郑州、大连期货交易所近六年日交易数据,实证研究涨跌停板制度对我国商品期货市场效率的影响。结论表明,涨（跌）停限制干扰了交易的正常进行,阻碍了信息传递,降低了我国商品期货市场效率,并且涨（跌）停所造成的价格延迟效应一般会延续到第二天。在此基础上,比较分析了与其他市场的异同,提出了相应的政策建议。     

期货公司服务农产品产业链客户模式研究

时代背景已经由单纯的加工制造/种植变为“金融+制造/种植”,国内农产品价格受到全球价格尤其是期货价格的影响.在金融市场与农产品及其加工业关系不断深化的过程中,文章从农产品期货、现货市场以及季节性特点出发,剖析各品种产业链特点,明确不同产业上中下游企业所需差异化服务,设计出期货公司服务农产品产业客户的模式,对于促进产业发展和培育成熟的期货市场,夺得农产品定价权具有深远意义.     

基于人工智能系统的地铁安检模式研究

针对国内地铁运营安检现状,首次提出基于人工智能系统的地铁安检模型。从智能检物、安检管理平台构建地铁运营智慧安检体系。以南京地铁人工智能安检试点测试为样本,在违禁品检出率、误报率限定阈值内,运用数据处理得到地铁运营安检评估核心指标。将人工智能识别结果与实际样本相结合,提出基于人工智能系统的地铁安检模式预期成效,为地铁运营管理单位提供参考。     

基于“订单农业+期货”模型发展新疆棉花产业分析

传统的小农户生产方式严重阻碍了新疆棉花产业的发展,而现代农业的快速发展与利用期货市场是分不开的。本文探讨涉棉企业通过订单农业,打破小农户的生产方式,将小农户与涉棉企业的利益联系起来,并通过涉棉企业利用期货市场交易的优势来发展新疆棉花产业。     

基于人工智能方法的混凝土企业质量管理

分析了目前混凝土质量管理中存在的问题,基于戴明循环,研究了各阶段混凝土质量管理的主要内容,进而提出了基于人工智能的质量管理方法。应用创新的遗传算法修饰的人工神经网络,在实际质量数据的基础上,预测了C30的28天强度,与实际值的偏差在[-1.57,1.72]MPa,证明了此种创新的人工智能方法的可行性,同时为混凝土企业的质量管理提供了依据。