2025基金從業(yè)資格考試證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘科目試題匯編考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題要求：從每題的四個(gè)選項(xiàng)中選出最符合題意的一個(gè)選項(xiàng)。1.下列哪項(xiàng)不屬于證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)同化2.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是常用的特征選擇方法？A.主成分分析B.卡方檢驗(yàn)C.信息增益D.決策樹3.以下哪項(xiàng)不是證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？A.支持向量機(jī)B.K最近鄰算法C.聚類算法D.隨機(jī)森林4.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析中的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法？A.單位根檢驗(yàn)B.Ljung-Box檢驗(yàn)C.ADF檢驗(yàn)D.Jarque-Bera檢驗(yàn)5.以下哪項(xiàng)不是證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法？A.K-means算法B.密度聚類算法C.層次聚類算法D.隨機(jī)森林6.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的關(guān)鍵參數(shù)？A.支持度閾值B.置信度閾值C.增量置信度D.最小關(guān)聯(lián)度7.以下哪項(xiàng)不是證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型？A.ARIMA模型B.LSTM模型C.支持向量機(jī)D.K最近鄰算法8.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是常用的異常值檢測(cè)方法？A.箱線圖B.Z-ScoreC.IQRD.決策樹9.以下哪項(xiàng)不是證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析模型？A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機(jī)D.K最近鄰算法10.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是常用的特征提取方法？A.PCAB.特征選擇C.特征工程D.特征轉(zhuǎn)換二、判斷題要求：判斷下列各題的正誤，正確的寫“√”，錯(cuò)誤的寫“×”。1.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)歸一化。（）2.在證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法可以用于分析股票市場(chǎng)中的行業(yè)分類。（）3.時(shí)間序列分析中的平穩(wěn)性檢驗(yàn)主要是為了判斷數(shù)據(jù)是否存在趨勢(shì)和季節(jié)性因素。（）4.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于分析股票市場(chǎng)中的價(jià)格波動(dòng)關(guān)系。（）5.在證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中，LSTM模型可以用于預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的短期走勢(shì)。（）6.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的異常值檢測(cè)主要用于識(shí)別股票市場(chǎng)中的異常交易行為。（）7.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析模型可以用于分析股票市場(chǎng)的收益與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。（）8.在證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中，特征工程是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取的過程。（）9.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法可以用于預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的漲跌情況。（）10.證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法可以用于分析股票市場(chǎng)中的投資組合優(yōu)化。（）四、簡答題要求：根據(jù)所學(xué)知識(shí)，簡要回答以下問題。1.簡述證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及作用。2.舉例說明時(shí)間序列分析在證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。3.解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的作用及其關(guān)鍵參數(shù)。五、論述題要求：結(jié)合所學(xué)知識(shí)，論述證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中分類算法在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。1.請(qǐng)簡要介紹分類算法在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。2.分析分類算法在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)中可能存在的問題及其解決方案。六、計(jì)算題要求：根據(jù)所學(xué)知識(shí)，計(jì)算以下問題。1.已知某股票的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，請(qǐng)使用ARIMA模型對(duì)其進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，并計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際價(jià)格的誤差。2.給定一組股票交易數(shù)據(jù)，使用K-means算法對(duì)股票進(jìn)行聚類，并分析聚類結(jié)果。本次試卷答案如下：一、選擇題1.D。數(shù)據(jù)同化不屬于證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)歸一化。2.D。信息增益是特征選擇方法之一，而決策樹是一種分類算法。3.C。聚類算法包括K-means、密度聚類算法、層次聚類算法等，而決策樹是一種分類算法。4.D。Jarque-Bera檢驗(yàn)是用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)正態(tài)性的方法，而其他三項(xiàng)都是時(shí)間序列分析中的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法。5.C。K-means算法是一種聚類算法，而其他三項(xiàng)都是分類算法。6.D。最小關(guān)聯(lián)度不是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的關(guān)鍵參數(shù)，支持度閾值、置信度閾值和增量置信度是關(guān)鍵參數(shù)。7.C。LSTM模型是一種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，而支持向量機(jī)和K最近鄰算法是分類算法。8.D。決策樹是一種分類算法，而箱線圖、Z-Score和IQR是異常值檢測(cè)方法。9.C。支持向量機(jī)是一種分類算法，而線性回歸和邏輯回歸是回歸分析模型。10.D。特征轉(zhuǎn)換是特征提取方法之一，而PCA、特征選擇和特征工程也是特征提取方法。二、判斷題1.×。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)歸一化，但不包括數(shù)據(jù)歸一化。2.√。聚類算法可以用于分析股票市場(chǎng)中的行業(yè)分類，通過將股票按照行業(yè)進(jìn)行聚類，可以更好地了解行業(yè)特性。3.√。時(shí)間序列分析中的平穩(wěn)性檢驗(yàn)主要是為了判斷數(shù)據(jù)是否存在趨勢(shì)和季節(jié)性因素，以確保模型的準(zhǔn)確性。4.×。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于分析股票市場(chǎng)中的交易行為和事件之間的關(guān)聯(lián)性，而非價(jià)格波動(dòng)關(guān)系。5.√。LSTM模型可以用于預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的短期走勢(shì)，通過學(xué)習(xí)歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)未來的價(jià)格走勢(shì)。6.√。異常值檢測(cè)主要用于識(shí)別股票市場(chǎng)中的異常交易行為，如內(nèi)幕交易等。7.√。回歸分析模型可以用于分析股票市場(chǎng)的收益與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，通過建立回歸模型，可以評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)。8.√。特征工程是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取的過程，以提高模型的效果。9.√。分類算法可以用于預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的漲跌情況，通過訓(xùn)練分類模型，可以預(yù)測(cè)股票的走勢(shì)。10.√。聚類算法可以用于分析股票市場(chǎng)中的投資組合優(yōu)化，通過聚類分析，可以識(shí)別具有相似特征的股票，從而優(yōu)化投資組合。四、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及作用：-數(shù)據(jù)清洗：去除數(shù)據(jù)中的噪聲和不完整數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將不同類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，便于后續(xù)分析。-數(shù)據(jù)集成：將來自不同來源的數(shù)據(jù)合并在一起，形成完整的數(shù)據(jù)集。-數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到一定范圍內(nèi)，消除量綱影響，便于比較。2.時(shí)間序列分析在證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用：-預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)：通過分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來的價(jià)格走勢(shì)。-分析市場(chǎng)趨勢(shì)：識(shí)別市場(chǎng)中的趨勢(shì)和周期性變化。-風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)，為投資決策提供依據(jù)。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘中的作用及其關(guān)鍵參數(shù)：-作用：發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)中的交易行為和事件之間的關(guān)聯(lián)性，如股票漲跌之間的關(guān)聯(lián)。-關(guān)鍵參數(shù)：支持度閾值、置信度閾值和增量置信度，用于控制關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度和可靠性。五、論述題1.分類算法在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)：-應(yīng)用：通過訓(xùn)練分類模型，預(yù)測(cè)股票的漲跌情況。-優(yōu)勢(shì)：可以處理非線性關(guān)系，提高預(yù)測(cè)精度；可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，適應(yīng)復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境。2.分類算法在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)中可能存在的問題及其解決方案：-問題：過擬合、欠擬合、噪聲干擾等。-解決方案：交叉驗(yàn)證、正則化、特征選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理等。六、計(jì)算題1.使用ARIMA模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，并計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與