基于K-Prototypes聚类算法的股票分析师行为划分

摘要

股票分析师作为信息中介,通过发布研报的形式提供股票内在投资价值的信息,其行为越发受到广大投资者的关注。由于股票分析师数量众多、研报风格迥异、质量良莠不齐,投资者缺乏相关知识经验难以去选择适合自身偏好的分析师研报。本文利用K-prototypes聚类算法分析具有混合属性的股票分析师行为数据,解决了股票分析师群体数据量大且分散的特性。通过刻画不同股票分析师群体的特征,帮助投资者了解分析师群体获取更多有价值的数据信息,进行理性投资降低投资风险,同时其结果为后续的多元分析提供数据基础。