关联规则
关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。
基本概念
1)什么是关联规则
在描述有关关联规则的一些细节之前，先来看一个有趣的故事:“尿布与啤酒”在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据了进行分析和挖掘。
一个意外的发现是:“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒”。经过大量实际调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对海量交易数据进行挖掘和分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
从这个例子可以看出，利用关联规则技术，可以找出一些隐含的规律，因此这种方法在量化投资中同样存在广泛的应用。
2)关联规则例子
用一个简单的例子说明。表11-2是在过去一段时间，不同板块的涨跌关系，其中“I”表示上涨，“0”表示下跌，在该市场行情数据库中，事务总数为D，在本例子中，包含6个事务，则D为6。项集I={煤炭板块，原油板块，公用板块，地产板块}。考虑关联规则(频繁二项集)：:煤炭板块与原油板块，上涨记录1, 2, 3, 4, 6中包含煤炭板块，记为X, X的数量为5；上涨记录1, 2, 5, 6中包含原油板块，记为Y, Y的值为4。
表11-2 关联规则案例数据表
上涨记录1, 2, 6同时包含煤炭板块和原油板块，数量为3，即X∧Y,那么：
支持度(X∧Y)/D=3/6=0.5,
置信度(X∧Y)/X=0.6。
若给定最小支持度α=0.5，最小置信度β=0.6，认为煤炭板块上涨和原油板块上涨之间存在关联规则如下：
煤炭板块上涨→4原油板块上涨(0.5,0.6)
该关联规则的含义是：数据库中有50%的数据支持表明，煤炭板块的上涨可能带动原油板块上涨，该规则可信程度达到60%。
