私は金融会社のために働き、セキュリティ（株）と貿易データウェアハウスを維持します。興味深い情報を採掘してこれらの倉庫から抽出することができるかどうかを誰かが指摘できるかどうか疑問に思っていましたか？私は最近、データマイニングと情報抽出について読んでいて、一般的な金融会社に役立つ可能性のあるものを採掘するためにこれらのアルゴリズムを適用したかったのです。どんなアイデアも高く評価されます。ファイナンスドメインのアイデアでのデータマイニング
ベスト・ベットは、あなたの財務アナリストにフレンドリーなチャットをして、彼らの想像力をくすぐるものを尋ねることです。 私はグラフ上で見栄えの良いものを考え、毎週良いことが分かると思います。
約1年前、私は財務データで構成された大規模なデータマートの探索的鉱業に向けられたサイドプロジェクトでibankに働く友人を助けました。
Association Rulesアルゴリズム（マーケット・バスケット分析とも呼ばれます）を使用して、このデータマートの探索マイニングを実行することをお勧めしました。彼は、彼と彼のグループの人たちは結果に感銘を受け、定期的な採掘ワークフローにこのテクニックをインストールしようとしていたと言いました。
ので、私はそのプロジェクトの相関ルールを選択しました：それはほぼアウトオブボックスで実行さ
を簡単に設定して使用することができます。本質的には、 はデータソースを特定し、アフィリエーションの最小しきい値は です。即ち、* が用意されてい _ *）以下の関連で
優れたオープンソースの実装を任意の ルールセットを返さない - 私はOrange（ に書かれている約 を知っていた2 C++/python、 Pythonのスクリプトインターフェース）、R。
Rでは、相関ルールマイニングは、いくつかのサードパーティ製のパッケージで入手することができ、最も頻繁に使用されるものではarules、RForgeで提供されています。
オレンジの場合、実際に必要なモジュールが含まれています（o rngAsso c）。
財務データでこの手法を使用するのがどれほど一般的であるかはわかりませんが、しかし、私は確かにそれの前例がたくさんあることを知っています、そして、それは現在、この文脈で成功に適用されています。 （Forecasting changes in Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) using association rulesを参照してください）
データはあなたの会社の取引だけですか、あるいは市場データ全体を持っていますか？ – Duck
データウェアハウスには私の会社の取引が含まれています.. – invinc4u