金融数据挖掘

冯国锋

目录

  • 1 Introduction 导论
    • 1.1 What is data mining? 什么是数据挖掘？
    • 1.2 How DM works in financial area？数据挖掘在金融领域是如何应用的？
  • 2 Financial big data 金融大数据
    • 2.1 What is data? 什么是数据？
    • 2.2 Data preprocessing 数据预处理
    • 2.3 Similarity and Dissimilarity of financial data 金融数据的相似性与相异性
  • 3 Decision Tree Classifier with financial applications 决策树分类器与金融应用
    • 3.1 Classification in financial scenario-basic concept and idea 分类算法与金融应用——基本概念与思想
    • 3.2 Introduction to Decision Tree Classifier in Financial Scenario 决策树算法与金融应用——算法介绍
    • 3.3 Methods for expressing attribute test conditions 属性测试条件划分方法
    • 3.4 Measures of impurity in Decision Tree Classifier 决策树分类算法中结点纯度度量方法
    • 3.5 A financial example to compute a Decision Tree 决策树分类器的构建案例
  • 4 Rule-Based Classifier with Financial Applications基于规则的分类器与金融应用
    • 4.1 Introduction to Rule-based Classifier in Financial Scenario 基于规则的分类器与金融应用——算法介绍
    • 4.2 Direct Method for Rule Extraction in Rule-based Classifier 规则提取的直接方法
    • 4.3 An Financial Example to Build Rule-based Classifier 基于规则的分类器的构建案例
  • 5 Naive Bayes Classifier with Financial Applications 朴素贝叶斯分类器与金融应用
    • 5.1 Introduction to Naive Bayes Classifier in Financial Scenario 朴素贝叶斯分类器与金融应用——算法介绍
    • 5.2 A Financial Example to Build Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器的构建案例
  • 6 Bayesian Networks with Financial Applications 贝叶斯网络分类器与金融应用
    • 6.1 Introduction to Bayesian Belief Networks in Financial Scenario 贝叶斯信念网络分类器与金融应用——算法介绍
    • 6.2 A Financial Example of BBN 贝叶斯信念网络分类器案例
  • 7 Financial Classification issues-Underfitting and Overfitting 分类算法在金融应用中的可能问题——拟合不足与过拟合
    • 7.1 Underfitting and Overfitting (1) 拟合不足与过拟合(1)
    • 7.2 Underfitting and Overfitting (2) 拟合不足与过拟合(2)
  • 8 Fiancial Classification Evaluation-Model Evaluation and Comparison 分类算法在金融应用中的结果评估——模型评价与对比
    • 8.1 Fiancial Classification Evaluation-Model Evaluation 分类算法在金融应用中的结果评估——模型结果评价
    • 8.2 Fiancial Classification Evaluation-Model comparison 分类算法在金融应用中的结果评估——模型对比分析
  • 9 Association Analysis with Financial Applications-Apriori Algorithm 关联分析与金融应用——Apriori算法
    • 9.1 Association Analysis in Financial Scenario-basic concept and idea 关联分析与金融应用——基本概念与思想
    • 9.2 Apriori Algorithm in Financial Scenario (1)-Introduction Apriori算法与金融应用——算法介绍
    • 9.3 Apriori Algorithm in Financial Scenario (2)-Candidate Generation & Pruning Apriori算法与金融应用——候选生成与剪枝
    • 9.4 Apriori Algorithm in Financial Scenario (3)-Hash Tree Apriori算法与金融应用——哈希树
    • 9.5 Apriori Algorithm in Financial Scenario (4)-Rule Generation and Complexity Apriori算法与金融应用——规则生成与算法复杂度
  • 10 Association Analysis with Financial Applications-FP Tree Algorithm 关联分析与金融应用——FP Tree算法
    • 10.1 FP Tree Algorithm in Financial Scenario-Introduction FP Tree算法与金融应用——算法介绍
    • 10.2 FP Tree Algorithm-A Financial Example FP Tree算法金融实例
  • 11 Financial Association Analysis Evaluation 关联分析在金融应用中的结果评估
    • 11.1 Financial Association Analysis-Evaluation (1) 关联分析在金融应用中的结果评估（1）
    • 11.2 Financial Association Analysis-Evaluation (2) 关联分析在金融应用中的结果评估（2）
  • 12 Cluster Analysis with Financial Applications-K-means Algorithm 聚类分析与金融应用——K-means算法
    • 12.1 Cluster Analysis in Financial Scenario-basic concept and idea 聚类分析与金融应用——基本概念与思想
    • 12.2 Introduction to K-means Algorithm in Financial Scenario K-means算法与金融应用——算法介绍与实例
  • 13 Cluster Analysis with Financial Applications-Basic Hierarchical Clustering Algorithm 聚类分析与金融应用——基本层次聚类算法
    • 13.1 Introduction to Basic Hierarchical Clustering Algorithm in Financial Scenario 基本层次聚类算法算法与金融应用——算法介绍
    • 13.2 A Financial Example of Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm 凝聚层次聚类算法实例
  • 14 Fiancial Cluster Analysis Evaluation 聚类分析在金融应用中的结果评估
    • 14.1 Unsupervised Cluster Evaluation 无监督的聚类结果评估
    • 14.2 Supervised Cluster Evaluation 有监督的聚类结果评估
Financial Association Analysis-Evaluation (2) 关联分析在金融应用中的结果评估（2）



主要知识点：

  1. 金融关联模式客观度量的一致性问题

    针对不同的度量方法，在进行具体金融应用时，度量之间存在很大差异，并且会对同一个关联模式的质量提供互相矛盾的信息。

  2. 客观度量的性质

  • 反演性。对于某客观度量，如果交换频度计数f11和f00，f10和f01后，该客观度量的值保持不变，那么该客观度量就具有反演性。反演性适用的情况通常是变量的出现，如用1表示，和不出现，如用0表示，同等重要时，满足该性质的度量非常合适。ϕ系数满足该性质。

  • 零加性，那么什么是零加性呢？对于某客观度量，如果增加f00而保持其他频度不变，该客观度量的值保持不变，那么该客观度量具有零加性。零加性适合的应用情况通常是变量较多的情况，如针对金融文档分析，和金融购物篮分析，应采用具有相应性质的度量。这是因为，在对上述问题进行分析时，要添加不相关的词语和项集时，应保证被分析的词语，项集之间的关联是不变的。余弦度量满足该性质。

  • 缩放性。对于某客观度量M，假设T是频度计数为[f11;f10;f01;f00]的列联表，T’是转换后的列联表，缩放频度计数为[k1k3f11;k2k3f10;k1k4f01;k2k4f00]，其中k1,k2,k3,k4是用于缩放T中两行或两列的正常量，如果M(T)=M(T’)，那么该客观度量M具有缩放性。缩放性适合的应用情况通常是关联模式不应该因样本量的差异而发生变化的金融领域。