1、隨著國內證券行業(yè)政策的逐步開放，證券行業(yè)的競爭越來越激烈，券商分析決策時對數據的依賴性和敏感度也越來越高。數據挖掘技術作為分析與輔助決策工具已經越來越得到國內券商的重視。 在證券交易中總有很多股民買進股票被套，然后就希望股票慢慢解套，或者買進跌得很深的股票，希望它以后的漲幅很大；另外一種人就是完全追漲殺跌，到底哪種觀點正確，就引出了證券市場中是否存在動量策略和反向策略的論點。 文章介紹了反向策略和動量策略以及國內外對此的

2、研究。闡述了數據挖掘的概念，步驟，任務，方法，應用，工具和發(fā)展。著重介紹了在證券業(yè)務中的各種應用。本文通過對數據挖掘的聚類、時序技術和證券市場動量反向效應的分析研究，采用了數據挖掘聚類分析的K-MEAN算法、時序分析的N階指數平移方法確定了在動量反向效應研究的重要參數：股民同時持股參數，股市運行類型劃分。在此基礎上，通過SQL QUERY ANALYZER軟件對2000年以來的上海證券交易所交易數據加以處理，借鑒Lo&MacKinlay