量化交易中的数据挖掘技术主要包括以下几种：数据预处理：这是数据挖掘的基础步骤，包括数据清洗、去除噪声和错误数据，以及数据标准化和编码。关联规则挖掘：通过Apriori算法或FP-Growth算法，挖掘数据中隐藏的关联关系，例如行业关联选股。分类与预测模型：如决策树、神经网络和支持向量机（SVM），用于预测市场走势或进行选股。聚类分析：通过K-means或层次聚类方法，将相似的股票或市场数据分组，用于构建投资组合。时间序列分析：用于分析股票价格等时间序列数据的周期性和趋势。机器学习工具：如Python的Scikit-learn库，提供高效的数据挖掘和模型构建工具。这些技术通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助量化交易者优化策略，提高投资回报率。

    联系我开户，可协商佣金费率，享无门槛成本优惠。提供无门槛成本价佣金，期权手续费 1.7 元/张，两融专项利率 4.5%，可转债、ETF 万 0.5，国债逆回购一折。有免费极速交易通道，支持网格交易、量化交易，且支持同花顺、通达信登录。