【摘要】：由于A股沪深两市有3000多只股票，作为标的过多，课题组将选用上证50指数的成分股作为分析的对象。上证50指数是从上证180指数样本中挑选出规模较大、流动性较强的50只股票组成的样本股，综合反映上证证券市场最具有市场影响力的一批优质大盘股的整体情况。上证50指数中的股票每半年将会进行一次成分股的调整，课题组采用的时间区间保证其间所选的股票一直在上证50的成分股票池之中，在进行分析前剔除其间停牌时间较长的股票。
目前例如Wind、同花顺等各大软件中对于股票的归类通常是从宏观角度出发的，例如按行业进行分类，按市值进行分类，这种分类对于投资者具有一定的参考价值，但是在股票交易中，投资者最在意的是股票的走势，即股票上涨与下跌的时点以及每次上涨下跌的幅度。股票的涨跌涉及的因素非常多，例如标的公司的业绩、股票机构持股数等基本面因素，股票价位、成交量等技术因素，以及公司重组、股东增减持等事件因素都会在一定程度上对股价产生影响。将具有相似价格变化趋势的股票化为一类，对投资者比较不同股票具有一定的参考意义。
由于A股沪深两市有3000多只股票，作为标的过多，课题组将选用上证50指数的成分股作为分析的对象。上证50指数是从上证180指数样本中挑选出规模较大、流动性较强的50只股票组成的样本股，综合反映上证证券市场最具有市场影响力的一批优质大盘股的整体情况（靳刘蕊，2008）。上证50指数中的股票每半年将会进行一次成分股的调整，课题组采用的时间区间保证其间所选的股票一直在上证50的成分股票池之中，在进行分析前剔除其间停牌时间较长的股票。(www.xing528.com)
在对数据进行拟合之前，需要对数据进行无量纲化处理，消除比较对象之间的数量级差异。常见的无量纲化方法有极差归一化、Z-score标准化、均值化等，课题组选用极差归一化方法进行量纲消除，将数据压缩至0和1之间。
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