电子表格在短期投资分析中的应用.docx

1电子表格在短期投资分析中的应用许静摘要本文阐述了电子表格在投资分析中的应用并以某只股票价格数据为例华夏银行600015作为数据挖掘的对象得出股票买卖的定价模型并通过实证说明电子表格在数据挖掘和财务管理方面是可以带来经济效益的关键词电子表格股票价格买卖定价模型案例分析在现实的生产与生活中有许多事物我们还没有掌握其规律让我们做起来很容易失败甚至造成很大的损失但我们又想利用它就必须研究其规律例如气象学中的天气预报我们人类已经研究的比较准确了但在地震洪涝灾害等面前人类就还远没有研究明白也就是说数据挖掘活动仍有广阔的研究空间和大有用武之地人类还需要做出大量的数据挖掘才能发现新的或更多的事物的规律性一数据挖掘的作用1数据挖掘有助于领导者提高决策质量决策是在两个以上方案或诸多方案中选择一个比较正确的方案的过程使用数据挖掘技术来揭示事物发展变化的规律然后制定出一种符合规律的行为模式这样取得成功的概率才比较大在企业领导层经常要进行各种决策如果没有一些有利数据的支持全凭借2你拍脑门决策就容易事与愿违欲速则不达利用数据挖掘技术可以帮助企业改善决策它能及时和更好地帮助领导者做好决策2数据挖掘在市场营销的应用数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用它是以市场营销学的市场细分原理为基础其基本假定是消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明通过收集加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息确定特定消费群体或个体的兴趣消费习惯消费倾向和消费需求进而推断出相应消费群体的消费行为以此为基础对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销这与传统的营销手段相比大大节省了营销成本提高了营销效果从而为企业赢得更多的利润3数据挖掘在投资领域的应用投资活动的目的是为了盈利但是有些投资者机构个人却事与愿违不但未能盈利反倒是亏损了股市上历来有七赔两平一亏的说法这说明那些在投资活动的赢家肯定是有一套成功的方法而成功的方法依然是离不开数据挖掘的结果可以断言在公平的游戏规则下长期来看任何成功者都是成功的数据挖掘者都是在掌握了大量经验或有关数据进行符合规律性的操作的结果而违背规律的操作就必然造成投资失败当前在投资领域有股票期货黄金外汇白银比特币等这些领域就是很值得数据挖掘做好了就是可以实现盈利的所以如果你建立了一个有效的数据模型进行有关投资的买卖就等于你有了一个金矿的挖掘机从市场3中可以挖掘出许多超额利润来二股票数据挖掘的案例分析1数据挖掘的目标思路依据和任务股票数据挖掘目的是为了在炒股中盈利在这里我主要说明一下我利用电子表格进行股票数据挖掘的做法并进行实证检验只有通过低买高卖才能赚取差价而获利股票价格是高低波动着的在股票价格运行在低点区域时买入运行到高点区域时卖出就挣钱了所以股票价格低到什么程度买高到什么区域卖最重要的是需要计算股票的买卖价格系数任何事物都是有着自身变化规律的股票价格的运动也必定是按照某种规律变化着的股票价格的变动规律可以通过对大量历史价格资料进行统计观察而被发现利用计算机电子表格进行股票数据挖掘的主要任务是对股票价格开展对比计算平均值计算和标准差的计算从而得出制定股票买卖价格的重要参数解决了人工计算的速度太慢的问题2研究的过程1搜集数据资料应用电子表格对股票价格数据的处理搜集数据从网上搜索到华夏银行股票2013年之前的价格资料做样本导入到电子表格以便于快速计算这里取2004年5月21日至2012年12月28日的共424个交易周的价格资料限于篇幅为说明该股票实际价格构成情况这里只列示了首尾少数几周的数据见表12买卖价格系数的计算与买卖定价公式的建立这里仅以股票4的周线资料做研究对象读者也可以类推到日线月线和季度线等的研究步骤如下抽取某股票的n周n30历史价格资料并利用这样定价的道理是为了低买高卖赚得股票价差利得式中为概率度根据概率论原理t1时盈利的可靠性为6827左右t15时股票赢利的可靠性为08664t2时盈利的可靠性为09545左右t3时盈利的可靠性为09973左右股票买卖价格的制定即股票买卖定价模型为买价上周收盘价股票买价系数R卖价上日收盘价股票卖价系数S股票华夏银行每周的买卖定价模型和操作批量如下本周买价上周收盘价08974这个盈利水平还是不错的和一般企业的年收益率大体相近如果再结合趋势分析来做盈利程度将更高从投资管理的麻烦程度来看比企业管理要轻松得多所以按这种方法来炒股是可以带来稳定收益的四结论5数据挖掘技术具有广泛的应用空间只要明确研究目的和任务设计出合理的研究方案就能找到事物内在的规律本论文只是研究了一只股票的买卖定价方法可见还是很有优势的在证券投资领域如此在其他各个领域也都是如此只不过研究的内容不同罢了上述研究方法也可以推广到炒股指期货炒黄金炒外汇炒白银炒各种贵金属炒原油和农产品等价格波动型投资对象中的买卖价格定价模式的研究上因为在大量数据面前事物的规律性才能暴露出来而基于计算机高速计算能力的现代数据挖掘技术的广泛应用必将给研究成果的利用者带来丰厚的回报参考文献1杨云生数据挖掘技术在客户关系管理中的应用J价值工程2004年03期2王峥王彦庆客户知识管理的数据挖掘方法研究J哈尔滨工业大学学报社会科学版2009年05期3马燕燕中国科技论文在线文献的数据预处理研究D吉林大学2010年作者单位辽宁职业学院