在股票量化交易里，数据挖掘技术有多种应用方式。其一，关联分析可找出不同股票间的关联，比如通过对历史数据挖掘发现，某钢铁股上涨时，相关煤炭股也常跟涨，据此构建投资组合。其二，聚类分析能把股票按特征分类，像按业绩、行业等聚类，方便投资者针对不同类股票制定策略。其三，预测分析借助历史数据预测股票走势，如用时间序列分析预测股价未来波动。

比如，通过对大量上市公司财报数据进行挖掘，发现某行业内营收、利润增长稳定且负债率低的公司，其股价长期表现较好，投资者就可据此筛选股票构建量化交易策略。

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