저는 금융 회사에서 일하고 보안 (주식) 및 무역 데이터웨어 하우스를 유지 관리합니다. 어떤 종류의 흥미로운 정보가이 창고에서 채굴되고 추출 될 수 있다고 지적 할 수 있는지 궁금합니다. 필자는 최근에 데이터 마이닝과 정보 추출에 대해 읽었으며 일반적으로 금융 회사에 유용 할 수있는 알고리즘을 적용하기 위해 알고리즘을 적용하려고했습니다. 어떤 아이디어든지 높게 평가 될 것입니다.금융 도메인 아이디어로 데이터 마이닝
가장 좋은 방법은 재무 분석가에게 친절한 채팅을하고 자신의 공상을 자극하는 것입니다. 나는 그래프에서 좋게 보이고, 매주 보여주는 것이 좋을 것이라고 생각합니다.
약 1 년 전 나는 금융 데이터로 구성된 대형 데이터 마트의 탐색 광업을 겨냥한 부업 프로젝트를 통해 ibank를 위해 일하는 친구를 도왔습니다.
Association Rules 알고리즘 (시장 바구니 분석이라고도 함)을 사용하여이 데이터 마트의 탐색 마이닝을 수행 할 것을 제안했습니다. 그는 그와 그의 그룹의 사람들이 결과에 깊은 인상을 받았으며 정기적 인 마이닝 워크 플로우에이 기술을 설치하려고한다고 말했습니다. 때문에
는 그 프로젝트에 대한 협회 규칙을 선택 :은 거의 아웃 - 오브 - 박스 (데이터의 특히, 아주 작은 사전 처리가 이 필요)를 실행
이 을 구성하고 사용하기 간단하고 빠르게 - 본질적으로, 당신은 내가 (협회 강도에 대한 데이터 소스와 최소 임계 값을 식별 . . 전자, * 사용할 수 있습니다 _ *) 이하 협회와
우수한 오픈 소스 구현을 어떤 규칙 세트를 반환하지 않습니다 - 내가 Orange ( 로 작성에 대해 을 알고 두 C++/python, Python의 스크립팅 인터페이스) 및 R.
R에서, 협회 규칙 마이닝 여러 타사 패키지를 통해 사용할 수 있습니다, 가장 자주 사용되는 하나 arules, RForge 볼 수 있습니다.
오렌지의 경우 원하는 모듈이 실제로 포함되어 있습니다 (o rngAsso c).
재무 데이터에이 기술을 사용하는 것이 얼마나 일반적인 지 잘 모릅니다. 그러나 나는 분명히 그것에 대한 전례가 있다는 것을 알고 있으며, 현재이 문맥에서 성공으로 적용됩니다. (예 : Forecasting changes in Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) using association rules 참조)
데이터는 귀사의 거래 일 뿐이며 전체 시장 데이터가 있습니까? – Duck
데이터웨어 하우스에는 우리 회사의 거래가 포함되어 있습니다. – invinc4u