1、與證券市場(chǎng)飛速發(fā)展不相稱的是證券分析技術(shù)進(jìn)展的緩慢，證券分析中知識(shí)的自動(dòng)獲取已經(jīng)成為制約我國(guó)證券分析發(fā)展的“瓶頸”。因此，我國(guó)證券分析軟件的發(fā)展方向就是可驗(yàn)證與自我學(xué)習(xí)的智能型軟件。在這種情況下引入基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的決策支持系統(tǒng)(DSS)進(jìn)行證券投資分析成為一個(gè)必然的選擇，論文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在證券分析中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究。 論文首先分析介紹了決策支持系統(tǒng)產(chǎn)生的背景、定義和傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及決策支持系統(tǒng)的發(fā)展概

2、況，以及決策支持系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)――數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，闡明了建立決策支持系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)為證券分析智能化服務(wù)的必要性和可行性。 其次分析了數(shù)據(jù)挖掘和證券分析的特點(diǎn)及研究現(xiàn)狀。證券走勢(shì)是巨量個(gè)別決策的綜合結(jié)果，預(yù)測(cè)非常困難，因此論文提出了運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息的自動(dòng)化方法，指出將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于證券分析的可行性和迫切性，分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券市場(chǎng)這種群體博弈環(huán)境下的特殊應(yīng)用，并對(duì)一些數(shù)據(jù)挖掘方法做了

3、相應(yīng)的改進(jìn)，提出了適用于證券數(shù)據(jù)分析的挖掘模型。 論文最后提出了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的證券投資支持系統(tǒng)（StockLogic系統(tǒng)）的設(shè)計(jì)方案，并加以了實(shí)現(xiàn)，給出了一個(gè)原型，對(duì)發(fā)現(xiàn)和總結(jié)證券市場(chǎng)運(yùn)行的規(guī)律有著重要的現(xiàn)實(shí)意義，對(duì)證券投資參與者起到了輔助決策作用。該系統(tǒng)提供了一個(gè)集成、開放的證券分析系統(tǒng)框架，該框架模型采用功能模塊的方式集成，提供各種接口，具有較強(qiáng)的擴(kuò)展性。StockLogic系統(tǒng)提供了板塊分析、股票關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、股票