聚類分析在期貨交易

A. 請問在期貨交易軟體裡面,例如博易大師,怎麼能查到銀期轉賬的記錄呢具體操作步驟麻煩告知,謝謝

從交易軟體裡面查，結算單，按月查，會有轉入轉出記錄，也可按日查詳細到哪一天。查詢什麼時候都可以查的。

B. 如何運用聚類分析法

運用聚類分析法主要做好分析表達數據：
1、通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標准化，然後成對比較線性協方差。
2、通過把用最緊密關聯的譜來放基因進行樣本聚類，例如用簡單的層級聚類（hierarchical clustering）方法。這種聚類亦可擴展到每個實驗樣本，利用一組基因總的線性相關進行聚類。
3、多維等級分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一種在二維Euclidean 「距離」中顯示實驗樣本相關的大約程度。
4、K-means方法聚類，通過重復再分配類成員來使「類」內分散度最小化的方法。
聚類分析法是理想的多變數統計技術，主要有分層聚類法和迭代聚類法。聚類通過把目標數據放入少數相對同源的組或「類」（cluster）里。
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C. 聚類分析方法有什麼好處

聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。其主要依據是聚到同一個數據集中的樣本應該彼此相似，而屬於不同組的樣本應該足夠不相似。
常用聚類方法：系統聚類法，K-均值法，模糊聚類法，有序樣品的聚類，分解法，加入法。
注意事項：
1. 系統聚類法可對變數或者記錄進行分類，K-均值法只能對記錄進行分類；
2. K-均值法要求分析人員事先知道樣品分為多少類；
3. 對變數的多元正態性，方差齊性等要求較高。
應用領域：細分市場，消費行為劃分，設計抽樣方案等
優點：聚類分析模型的優點就是直觀，結論形式簡明。
缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定困難。由於相似系數是根據被試的反映來建立反映被試間內在聯系的指標，而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數據中發現他們之間有緊密的關系，但事物之間卻無任何內在聯系，此時，如果根據距離或相似系數得出聚類分析的結果，顯然是不適當的，但是，聚類分析模型本身卻無法識別這類錯誤。

D. 期貨交易試題不懂回答,麻煩指導一下.

所謂期貨，一般指期貨合約，就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約。這個標的物，又叫基礎資產，對期貨合約所對應的現貨，可以是某種商品，如銅或原油，也可以是某個金融工具，如外匯、債券，還可以是某個金融指標，如三個月同業拆借利率或股票指數。期貨交易是市場經濟發展到一定階段的必然產物

E. 期貨交易中真正的難點在哪裡

在期貨市場上，大多數人都在遵循著自己的本能交易，但是，他們卻毫無察覺。比如，止損這一個環節。很多人不願意止損。因為止損的好處難以看見，而且在不確定的走勢下，止損了行情經常容易回去。因此，很多人就開始畏首畏尾。這是什麼原因？因為人性，交易難在認知之前，當形成正確的認知後，這些將不再是問題，一切都會是水到渠成，按照規則買入，錯即止損，對則止盈，等待平倉信號出現，這些都會成為一種本能的時候，交易也將不再困難。真正職業的交易者，砍倉連眼睛都不待眨一下的，所以大多數的交易者都選擇期貨公司來幫助自己交易，這里我就推薦國企，投資的風險性擺在這里，就要選擇類似申銀萬國期貨這種國家控股的企業。另外除了止損之外，還有止盈，還有資金管理等等。成功的交易模式，反人性，機械，冷血，但是最有效率，並不是所有的人，都能夠洞察，發現，並且做到。這就是交易困難的根本原因。

F. 聚類分析的主要步驟

聚類分析的主要步驟
聚類分析的主要步驟
1.數據預處理，2.為衡量數據點間的相似度定義一個距離函數，3.聚類或分組，4.評估輸出。
數據預處理包括選擇數量，類型和特徵的標度，它依靠特徵選擇和特徵抽取，特徵選擇選擇重要的特徵，特徵抽取把輸入的特徵轉化為一個新的顯著特徵，它們經常被用來獲取一個合適的特徵集來為避免「維數災」進行聚類，數據預處理還包括將孤立點移出數據，孤立點是不依附於一般數據行為或模型的數據，因此孤立點經常會導致有偏差的聚類結果，因此為了得到正確的聚類，我們必須將它們剔除。
既然相類似性是定義一個類的基礎，那麼不同數據之間在同一個特徵空間相似度的衡量對於聚類步驟是很重要的，由於特徵類型和特徵標度的多樣性，距離度量必須謹慎，它經常依賴於應用，例如，通常通過定義在特徵空間的距離度量來評估不同對象的相異性，很多距離度都應用在一些不同的領域，一個簡單的距離度量，如Euclidean距離，經常被用作反映不同數據間的相異性，一些有關相似性的度量，例如PMC和SMC，能夠被用來特徵化不同數據的概念相似性，在圖像聚類上，子圖圖像的誤差更正能夠被用來衡量兩個圖形的相似性。
將數據對象分到不同的類中是一個很重要的步驟，數據基於不同的方法被分到不同的類中，劃分方法和層次方法是聚類分析的兩個主要方法，劃分方法一般從初始劃分和最優化一個聚類標准開始。CrispClustering，它的每一個數據都屬於單獨的類；FuzzyClustering，它的每個數據可能在任何一個類中，CrispClustering和FuzzyClusterin是劃分方法的兩個主要技術，劃分方法聚類是基於某個標准產生一個嵌套的劃分系列，它可以度量不同類之間的相似性或一個類的可分離性用來合並和分裂類，其他的聚類方法還包括基於密度的聚類，基於模型的聚類，基於網格的聚類。
評估聚類結果的質量是另一個重要的階段，聚類是一個無管理的程序，也沒有客觀的標准來評價聚類結果，它是通過一個類有效索引來評價，一般來說，幾何性質，包括類間的分離和類內部的耦合，一般都用來評價聚類結果的質量，類有效索引在決定類的數目時經常扮演了一個重要角色，類有效索引的最佳值被期望從真實的類數目中獲取，一個通常的決定類數目的方法是選擇一個特定的類有效索引的最佳值，這個索引能否真實的得出類的數目是判斷該索引是否有效的標准，很多已經存在的標准對於相互分離的類數據集合都能得出很好的結果，但是對於復雜的數據集，卻通常行不通，例如，對於交疊類的集合。

G. 一直搞不懂，什麼情況下做聚類分析，求大神指點，最好有些簡單的數據說明

聚類分析 是在你需要對所有樣本進行分類時使用
比如市場調查了我的所有客戶基本信息 消費行為特徵等，然後根據這些數據 我要對我的客戶進行一下分類，找出我的客戶主要有哪幾類 每類有什麼共同特點 等
之後就可以根據每類的特殊性 做不同的活動

H. 期貨交易指標分析

不同的期貨品種波動規律是不一樣的，專心研究把握走勢規律，做好幾個品種就夠了！想做好期貨：要學會等待機會，不能頻繁操作，手勤的人肯定虧錢！ 不需要看太多復雜的指標，大繁至簡，順勢而為；只需看日線定趨勢，利用分時線區間突破，再結合一分鍾K線里的布林帶進行短線操作，等待機會再出手，止損點要嚴格設置在支撐和阻力位，止盈可以先不設：這樣就可以鎖定風險，讓利潤奔跑！止損點一定一定要設好：他可以克服人性的弱點，你捨不得止損，讓系統來幫你！我們是個團隊，指導操作，利潤分成！ 做久了才知道，期貨大起大落，我們不求大賺，只求每天穩定賺錢！

要知道：在想到利潤之前首先要想到的是風險！期貨里爆賺爆虧的人太多，比爆賺爆虧更重要的是長久而穩定的盈利

順便提醒一下：我知道有一家公司他們的手續費是所有期貨公司裡面最最低的：比如甲醇是1.423， 豆粕1.528，玉米1.223，白銀2.9，螺紋鋼2.02，線材1.59，瀝青2.02等等，所有品種都是最低的

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I. 期貨交易和股票交易在技術分析方法上有哪些不同

股指期貨萬0.28,,,,
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