交易理论研究论文

数据挖掘是数据库应用和研究的一个新领域，其目标是通过分析历史数据，统计出用户感兴趣或有价值的信息。在股票交易业务中，每天都有大量的数据进入数据仓库，这些数据为我们了解市场趋势，做出正确的投资决策提供了研究的理论基础。

随着时间序列分析理论和研究方法的逐渐成熟，在股票分析中对时间序列的预测分析已经成为一种具有现实意义的方法。从应用的角度出发，阐述了数据挖掘的相关概念，通过对时间序列数据的分析和处理，设计了一个以实现股票交易价格预测为目标的智能数据挖掘系统。该系统后台使用SQL Server 2005对现有的时间序列数据进行预处理，然后构建基于这些时间序列数据的挖掘模型。Outlook使用C #语言设计系统界面，用户只需要简单的操作就可以查看时间序列挖掘模型，并使用该模型预测股票交易价格。

这项研究提出了通过我们的历史来预测未来提供有利环境的证据。

关键词:数据挖掘、时间序列分析；微软计时算法；时间序列挖掘模型；预测股票价格；