股票市场数据聚类分析与韩语缩写生成的深度学习方法

### 股票市场数据聚类分析与韩语缩写生成的深度学习方法 #### 股票市场数据的层次聚类分析 在对意大利股票市场数据的研究中，采用了基于层次结构的自组织神经网络（NN）进行聚类分析，特别是使用了TTOSOM（一种基于树拓扑的SOM变体）。 ##### 聚类组成分析 通过对聚类组成的详细观察，可以得出以下结论： 1. 树的根节点和位于第二层级的聚类10包含最多数量的公司和最多样化的行业。 2. 聚类3（CL03）包含12个属于银行业（BKS）的资产。 3. 聚类1（CL01）主要由建筑与材料（CM）、汽车及零部件（AUP）和通用工业（GI）主导。 4. 聚类2（CL02）在工业领域（IE和IT）、技术服务领域（SCS和SSER）以及零售领域（GR）分布均匀。 5. 聚类3（CL03）和聚类7（CL07）主要由银行业（BKS）组成。 6. 聚类5（CL05）和聚类9（CL09）中，工业工程（IE）和家居用品及家居建筑（HGHC）是突出领域。 7. 聚类4（CL04）包含与家庭相关的公司和服务，如个人用品（PG）、家居用品及家居建筑（HGHC）、汽车及零部件（AUP）和健康（HCES）。 8. 聚类6（CL06）和聚类9（CL09）构成了更具异质性的群体，包括电力行业（EL）、媒体（MED）、金融服务（FSE）和零售（GR）的公司。 9. 聚类8（CL08）与媒体（MED）、石油（OG）、车辆（AUP）和银行业（BKS）相关。 10. 聚类10（CL10）、聚类11（CL11）和聚类12（CL12）中有相当比例的公司涉及金融服务（FSE）和技术支持（SSER）。 11. 聚类13（CL13）包含各种公司，如软件（SCS）、硬件（THE）和建筑（CM和HGHC）。 从聚类组成的分析中可以看出，在没有事先了解商品类型的情况下，各个聚类能够收集到相似类型的股票，这是非常令人惊讶的。 ##### 统计分析 结合聚类组成分析和主要统计数据，可以进一步了解意大利股票市场。以下是2013年2月至2014年3月期间意大利股票市场各聚类的统计数据： | 聚类 | 均值（mu） | 标准差（sd） | 偏度（sk） | 夏普比率（SR） | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | -0.0007938 | 0.0039923 | 0.3311401 | -19.883 | | 2 | -0.0006634 | 0.0050274 | -0.4954843 | -13.195 | | 3 | -0.0004778 | 0.0070769 | 0.4920971 | -6.752 | | 4 | -0.0004604 | 0.0040726 | 0.5135600 | -11.305 | | 5 | -0.0002265 | 0.0083026 | -1.2349395 | -2.728 | | 6 | -0.0007216 | 0.0052765 | -0.1541048 | -13.675 | | 7 | -0.0007557 | 0.0063180 | -2.3810895 | -11.961 | | 8 | -0.0001645 | 0.0083680 | -0.2360082 | -1.965 | | 9 | -0.0004073 | 0.0058753 | -0.7328621 | -6.932 | | 10 | -0.0004129 | 0.0019768 | 0.1761923 | -20.885 | | 11 | -0.0008235 | 0.0045209 | 0.0844924 | -18.216 | | 12 | -0.0002758 | 0.0033300 | -0.3934497 | -8.282 | | 13 | -0.0004909 | 0.0062031 | -1.2187910 | -7.914