张世玲

摘 要：伴随着我国市场经济的发展与繁荣，股票已经走进了我们的各家各户，成为了与大多数人息息相关的投资产品。因此，对于股票走势的预测也成为越来越多的人所关注的问题。本文对数据挖掘技术做了深入的研究，探讨了时间序列法在股票趋势的预测方面的具体应用。目前，时间序列预测方法己经成为预测法中比较成熟的一个理论体系。因此，可以对股票市场未来的走势进行相对成熟的预测，并且为对股市的研究提供理论与技术的支撑，并为广大股民提供相应的选股建议。

关键词：股票预测；时间序列法；ARIMA模型

一、Clementine软件的介绍

Clementine软件是一款适用于商业用户的高品质数据挖掘的产品。该软件具有丰富的数据挖掘方法，并且支持与数据库之间的模型和数据的交换。同时，该软件也具有可视化操作的界面，操作方法简单易学，结果分析直观易懂，同时它的图形功能也非常强大。

该软件将一系列的数据处理程序或者技术整合成彼此之间相互独立的模块，例如将决策树、时间序列、神经网络、聚类、回归、关联规则等多种数据挖掘技术集合在可视化图形的界面中，因此对于那些不懂编程但又经常需要进行大量数据处理的用户来说，它要比Excel更易用更高效，而且构建的数据流一经保存后可在下一个相似的任务中稍做修改就可使用。

本文主要采用时间序列数据挖掘模型进行操作。在时间序列模型中包含着专家模型、指数平滑模型和ARIMA模型3种建模方法。……