南昌大学 2025 级硕士学位论文文献综述报告基于股票时间序列数据的关联规则挖掘讨论Study on Mining Association Rules from Stock Time Series Data 系 别： 计算机科学与技术系专 业： 计算机应用技术讨论方向： 人工智能研 究 生： 汪廷华导 师： 程从从（教授）2025 年 03 月一．引言随着计算机信息系统的日益普及，大容量存储技术的进展以及条形码等数据猎取技术的广泛应用，人们在日常事务处理和科学讨论中积累了大量的各种类型的数据。在这些数据中，有很大一部分是呈现时间序列（time series）类型的数据。所谓时间序列数据就是按时间先后顺序排列各个观测记录的数据集[1]，如金融证券市场中每天的股票价格变化；商业零售行业中，某项商品每天的销售额；气象预报讨论中，某一地区的每天气温与气压的读数；以及在生物医学中，某一症状病人在每个时刻的心跳变化等等。然而，我们应该注意到：时间序列数据不仅仅是历史事件的记录，更重要的是蕴藏这些数据其中不显现的、有趣的模式。随着时间推移和时间序列数据的大规模增长，如何对这些海量数据进行分析处理，挖掘其背后蕴藏的价值信息，对于我们揭示事物进展规律变化的内部规律，发现不同事物之间的相互关系，为人们正确认识事物和科学决策提供依据具有重要的实际意义。时间序列数据分析根据不同的任务有各种不同的方法，一般包括趋势分析、相似性搜索、与时间有关数据的序列模式挖掘、周期模式挖掘等[2]。本综述是针对证券业中股票时间序列分析的，试图通过列举、分析有关证券业中股票时间序列数据分析的原理、方法与技术，着重探讨数据挖掘中基于股票时间序列数据的关联规则挖掘的概念、原理技术、实施过程及存在的障碍和问题，以期能有新的发现和领悟。二．股票时间序列传统讨论方法概述随着我国市场经济建设的进展，人们的金融意识和投资意识日益增强。股票市场作为市场经济的重要组成部分，正越来越多地受到投资者的关注。目前股票投资已经是众多个人理财中的一种重要方式。不言而喻，假如投资者能正确预测股票价格、选准买卖时机，无疑会给投资者带来丰厚的收益。于是，在股票的预测和分析方面出现了大量的决策分析方法和工具，以期能有效地指导投资者的投资决策。目前，我国股市用得较多的方法概括起来有两类[3]：一类是基本分析和技术分析，另一类是经济统计分析。1．基本分析和技术分析在股票市场上，当投资者考虑是否投资于股票或购买什么股票时，一般...
