建模估计股票走势，建模估计股票走势图

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有前辈做过关于股票聚类的么，聚类的时候股票与股票之间的“相似性”是用什么指标衡量的呢？

在量化分析研究中，策略思想来源相当重要，在此基础上需要对数据进行搜集，筛选和清洗。这当中尤以数据挖掘较为重要：首先通过决策树法，神经网络，联机分析处理和数据可视化对数据进行分类，建模。具体可分为分类模型，相关性模型，顺序模型和聚类模型。聚类模型在数据分类上无法与其它模型相融。将相同或相近的数据划分在同一模型当中，同一模型具有很高的相似性，不同模型之间差别较大。这样在进行算法函数的集成后，就会运用相似模型进行分析判断。提高了决策的效率和有效性。

同一个太阳下没有新鲜的东西。说明的只是高度相似的历史走势，但不同股票一定有一个的特性。出现高度相似性的条件一定也是在特定条件下行成的。不定时间，特定环境。这一切需要考量的因素很多，主要就是时间因素，外部环境因素，个股内在股份分配因素这三大因素决定了未来的走势。

股票研究有七个方面的独立变量，分别是：时间，价格，形态，波动率，资金，基本面和信息等；可以从上述七个方面选择参数和进行分析，要通过大数据和量化研究比较，从而找出股票之间的相似性。我们是从股票的时间和波动率入手，通过寻找股票之间的相似性规律，建立了一套量化分析模型，实战效果不错。

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