基于改进 K-Means 聚类算法的股票聚类研究

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DOI: 10.12361/2661-3263-04-08-78873

基于改进 K-Means 聚类算法的股票聚类研究

李开伟

中南民族大学

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摘要：在受到多重因素复合影响的股票市场中，不同行业股票投资价值也不尽相同。研究投资者如何在不同行业合理配置资产是一个受众面广泛且具有实际应用意义的课题。本文以2020年第三季度A股市场中具有代表性的150支股票为例，利用皮尔逊相关系数对一系列股票市场行情指标进行分析，筛选出每股收益、营业收入同比增长等七个具有代表性的指标。本文利用标准化处理后的指标数据进行了对股票的聚类分析，根据聚类分析结果，本文最终得出A股市场在第三季度的表现中，制造业更适合稳健型投资者投资，农林牧渔业更适合风险性投资者投资，可用于分析其他季度的股票市场行情并给投资者应如何在股票市场优化投资策略带来一些参考性建议。

关键词：

聚类分析算法；A股市场配置优化策略；皮尔逊相关系数分析

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3271

年,卷(期)：2021,4(8)