聚类分析在期货交易

A. 请问在期货交易软件里面,例如博易大师,怎么能查到银期转账的记录呢具体操作步骤麻烦告知,谢谢

从交易软件里面查，结算单，按月查，会有转入转出记录，也可按日查详细到哪一天。查询什么时候都可以查的。

B. 如何运用聚类分析法

运用聚类分析法主要做好分析表达数据：
1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。
2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。
3、多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。
4、K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。
聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。
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C. 聚类分析方法有什么好处

聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。
注意事项：
1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；
2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；
3. 对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。
应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等
优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。
缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

D. 期货交易试题不懂回答,麻烦指导一下.

所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约。这个标的物，又叫基础资产，对期货合约所对应的现货，可以是某种商品，如铜或原油，也可以是某个金融工具，如外汇、债券，还可以是某个金融指标，如三个月同业拆借利率或股票指数。期货交易是市场经济发展到一定阶段的必然产物

E. 期货交易中真正的难点在哪里

在期货市场上，大多数人都在遵循着自己的本能交易，但是，他们却毫无察觉。比如，止损这一个环节。很多人不愿意止损。因为止损的好处难以看见，而且在不确定的走势下，止损了行情经常容易回去。因此，很多人就开始畏首畏尾。这是什么原因？因为人性，交易难在认知之前，当形成正确的认知后，这些将不再是问题，一切都会是水到渠成，按照规则买入，错即止损，对则止盈，等待平仓信号出现，这些都会成为一种本能的时候，交易也将不再困难。真正职业的交易者，砍仓连眼睛都不待眨一下的，所以大多数的交易者都选择期货公司来帮助自己交易，这里我就推荐国企，投资的风险性摆在这里，就要选择类似申银万国期货这种国家控股的企业。另外除了止损之外，还有止盈，还有资金管理等等。成功的交易模式，反人性，机械，冷血，但是最有效率，并不是所有的人，都能够洞察，发现，并且做到。这就是交易困难的根本原因。

F. 聚类分析的主要步骤

聚类分析的主要步骤
聚类分析的主要步骤
1.数据预处理，2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，3.聚类或分组，4.评估输出。
数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。
既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。
将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。CrispClustering，它的每一个数据都属于单独的类；FuzzyClustering，它的每个数据可能在任何一个类中，CrispClustering和FuzzyClusterin是划分方法的两个主要技术，划分方法聚类是基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类，其他的聚类方法还包括基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类。
评估聚类结果的质量是另一个重要的阶段，聚类是一个无管理的程序，也没有客观的标准来评价聚类结果，它是通过一个类有效索引来评价，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目时经常扮演了一个重要角色，类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值，这个索引能否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通常行不通，例如，对于交叠类的集合。

G. 一直搞不懂，什么情况下做聚类分析，求大神指点，最好有些简单的数据说明

聚类分析 是在你需要对所有样本进行分类时使用
比如市场调查了我的所有客户基本信息 消费行为特征等，然后根据这些数据 我要对我的客户进行一下分类，找出我的客户主要有哪几类 每类有什么共同特点 等
之后就可以根据每类的特殊性 做不同的活动

H. 期货交易指标分析

不同的期货品种波动规律是不一样的，专心研究把握走势规律，做好几个品种就够了！想做好期货：要学会等待机会，不能频繁操作，手勤的人肯定亏钱！ 不需要看太多复杂的指标，大繁至简，顺势而为；只需看日线定趋势，利用分时线区间突破，再结合一分钟K线里的布林带进行短线操作，等待机会再出手，止损点要严格设置在支撑和阻力位，止盈可以先不设：这样就可以锁定风险，让利润奔跑！止损点一定一定要设好：他可以克服人性的弱点，你舍不得止损，让系统来帮你！我们是个团队，指导操作，利润分成！ 做久了才知道，期货大起大落，我们不求大赚，只求每天稳定赚钱！

要知道：在想到利润之前首先要想到的是风险！期货里爆赚爆亏的人太多，比爆赚爆亏更重要的是长久而稳定的盈利

顺便提醒一下：我知道有一家公司他们的手续费是所有期货公司里面最最低的：比如甲醇是1.423， 豆粕1.528，玉米1.223，白银2.9，螺纹钢2.02，线材1.59，沥青2.02等等，所有品种都是最低的

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I. 期货交易和股票交易在技术分析方法上有哪些不同

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