【導讀】股票交易各業(yè)務系統(tǒng)積累了大量數(shù)據(jù)。對這些數(shù)據(jù)進行有效的分析處理,以發(fā)現(xiàn)。在股票交易數(shù)據(jù)間的內(nèi)在相互聯(lián)系,對指導投資決策具有重要的意義。在參考相關文獻的基礎上,加以改進和創(chuàng)造，通過。證明這些模型和算法是有效的。第一種應用是利用關聯(lián)規(guī)則研究股票與大盤走勢的關系。多種升降態(tài)勢，挖掘出股票指數(shù)與股票組合態(tài)勢的頻繁項集，從中歸納出關聯(lián)規(guī)則。挖掘股票K線圖中各種特別。形態(tài)與股票升跌走勢的關聯(lián)關系。本應用得到的關聯(lián)規(guī)則有著重要的作用。

　　

【正文】 。 if(minus_index = tt1) { record_index[n] = 0。 } else if((minus_index tt1) amp。amp。 (minus_index = tt2)) { record_index[n] = 1。 } else if((minus_index tt2) amp。amp。 (minus_index = tt3)) { record_index[n] = 2。 } else if((minus_index tt3) amp。amp。 (minus_index = tt4)) { record_index[n] = 3。 } else if((minus_index tt4) amp。amp。 (minus_index = tt5)) { record_index[n] = 4。 } else if((minus_index tt5) amp。amp。 (minus_index = tt6)) { record_index[n] = 5。 } else { record_index[n] = 6。 } //計算股票趨勢，用 0 到 4 表示 a 到 e minus_stock = 。 percent = (minus_stock * ) / ( * )。 if(percent = t1) { record_stock[n] = 0。 } else if((percent t1) amp。amp。 (percent = t2)) { record_stock[n] = 1。 } else if((percent t2) amp。amp。 (percent = t3)) { record_stock[n] = 2。 } else if((percent t3) amp。amp。 (percent = t4)) { record_stock[n] = 3。 } else { record_stock[n] = 4。 } //計數(shù)加一，后面一組數(shù)據(jù)傳到第一組里面去，只傳遞收盤價即可，因為只用到收盤價 n++。 = 。 = 。 if((()) || (())) flag = false。 } ()。 ()。 //各種情況計數(shù) int arr[7][5]。 //支持度計數(shù) int i, j。 for(i = 0。 i 7。 i++) { for(j = 0。 j 5。 j++) { arr[i][j] = 0。 } } for(i = 0。 i n。 i++) { arr[record_index[i]][record_stock[i]]++。 } //輸出各種情況以供查看 for(i = 0。 i 7。 i++) { for(j = 0。 j 5。 j++) { coutsetw(4)setiosflags(ios::right)arr[i][j] 。 coutsetw(6)setiosflags(ios::right)setprecision(3)(arr[i][j] * ) / (n * ) * % 。 } coutendl。 } coutendl。 double rule[7][5]。 //置信度計數(shù) int count[7]。 //股票指數(shù)各種趨 勢個數(shù)計數(shù) for(i = 0。 i 7。 i++) { count[i] = 。 for(j = 0。 j 5。 j++) { count[i] = count[i] + arr[i][j]。 } } for(i = 0。 i 7。 i++) { for(j = 0。 j 5。 j++) { rule[i][j] = (arr[i][j] * ) / (count[j] * )。 } } //輸出強規(guī)則 for(i = 0。 i 7。 i++) { for(j = 0。 j 5。 j++) { //支持度為 2%，置信度為 60% if(((arr[i][j] * ) / (n * ) ) amp。amp。 (rule[i][j] )) { couti jendl。 } } } return 0。 } （ 2） ： include fstream include iomanip include iostream using namespace std。 struct data { long date。 //日期 long open。 //開盤價 long top。 //最高價 long bottom。 //最低價 long end。 //收市價 long unknow1。 //以下三變量為交易量等，挖掘過程不會用到，但讀文件時需要讀出 long unknow2。 long unknow3。 }。 int main () { ifstream infiles[10]。 //以下打開十只股票的記錄文件 infiles[0].open(, ios::binary)。 infiles[1].open(, ios::binary)。 infiles[2].open(, ios::binary)。 infiles[3].open(, ios::binary)。 infiles[4].open(, ios::binary)。 infiles[5].open(, ios::binary)。 infiles[6].open(, ios::binary)。 infiles[7].open(, ios::binary)。 infiles[8].open(, ios::binary)。 infiles[9].open(, ios::binary)。 data tmp1[10]。 //用于讀取第一 組數(shù)據(jù)的臨時變量 data tmp2[10]。 //用于讀取第二組數(shù)據(jù)的臨時變量 int tmp_count。 //用于計算同一日期有有效記錄股票的數(shù)目 int i, j, k。 //循環(huán)用的變量 bool flag。 //在程序中作判斷開關用 int n = 0。 //記錄趨勢集中趨勢個數(shù) int record[10][2020]。 //趨勢集 int minus。 //保存同一股票前后兩個記錄收盤價差的變量 double percent。 //升跌幅度 double t1, t2, t3, t4。 //定義 1 中的 T1 , T2 , T3 , T4 t1 = 。 t2 = 。 t3 = 。 t4 = 。 long top_date = 20202020。 //記錄同一組數(shù)據(jù)中暫時最遲的時間 //讀取第一組數(shù)據(jù) tmp_count = 0。 while(tmp_count != 10) { tmp_count = 0。 for(i = 0。 i 10。 i++) { while((tmp1[i].date top_date) amp。amp。 (!infiles[i].eof())) { infiles[i].read((char *)(amp。tmp1[i]), sizeof(data))。 } if(tmp1[i].date == top_date) { tmp_count++。 } else { top_date = tmp1[i].date。 break。 } } } //循環(huán)讀取后面的數(shù)據(jù)，計算各個趨勢 flag = true。 while(flag) { top_date++。 tmp_count = 0。 while((tmp_count != 10) amp。amp。 (!infiles[0].eof())) { tmp_count = 0。 for(i = 0。 i 10。 i++) { while((tmp2[i].date top_date) amp。amp。 (!infiles[i].eof())) { infiles[i].read((char *)(amp。tmp2[i]), sizeof(data))。 } if(tmp2[i].date == top_date) { tmp_count++。 } else { top_date = tmp2[i].date。 break。 } } } for(i = 0。 i 10。 i++) { if(infiles[i].eof()) flag = false。 } if(tmp_count == 10) { for(i = 0。 i 10。 i++) { minus = tmp2[i].end tmp1[i].end。 percent = (minus * ) / tmp1[i].end。 if(percent = t1) { record[i][n] = 0。 } else if((percent t1) amp。amp。 (percent = t2)) { record[i][n] = 1。 } else if((percent t2) amp。amp。 (percent = t3)) { record[i][n] = 2。 } else if((percent t3) amp。amp。 (percent = t4)) { record[i][n] = 3。 } else { record[i][n] = 4。 } tmp1[i].end = tmp2[i].end。 } n++。 } } infiles[0].close()。 infiles[1].close()。 infiles[2].close()。 infiles[3].close()。 infiles[4].close()。 infiles[5].close()。 infiles[6].close()。 infiles[7].close()。 infiles[8].close()。 infiles[9].close()。 //以下為生成 k項集部分 //node1 為規(guī)則細項 struct node1 { int stock。 int trend。 }。 //node 為規(guī)則節(jié)點 struct node { node1 seq[10]。//一條規(guī)則最多有 10 項，因為有 10 只股票 int count。 //出現(xiàn)頻率計數(shù) }。 node rule_tmp[5000]。 //用于連接 (k1)項集生成 k項集 node rule[5000]。 //用于保存 k頻繁項集 int n1, n2。 //n1 為 rule_tmp 數(shù)組的計數(shù)， n2 為 rule 數(shù)組的計數(shù) int rule_k。 //記錄當前 k 的值 bool is_rule。 //判斷時候規(guī)則的開關 double support。 //支持度 support = 。 //先生成 1項集 n1 = 0。 for(i = 0。 i 10。 i++) { for(j = 0。 j 5。 j++) { rule_tmp[n1].seq[0].stock = i。 rule_tmp[n1].seq[0].trend = j。 rule_tmp[n1].count = 0。 n1++。 } } //找出 k頻繁項集，并連接生成 (k+1)項集 n2 = 2。 rule_k = 1。 while(n2 1) { for(i = 0。 i n。 i++) { for(j = 0。 j n1。 j++) {