同时，还可以收集与股票市场相关的宏观经济数据、行业数据等。整理这些数据，使其适合用于后续的数据挖掘分析。确保数据的质量和准确性是进行数据挖掘的重要前提。根据特征工程得到的特征和目标变量，训练模型，并进行参数优化。通过模型的预测结果和特征的分析，得出对股票行情的观点。
要通过数据挖掘股票行情逻辑，可以采取以下步骤：
1. 收集并整理数据：首先，收集与股票市场有关的数据，如股票价格、交易量、财务指标等。同时，还可以收集与股票市场相关的宏观经济数据、行业数据等。整理这些数据，使其适合用于后续的数据挖掘分析。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的质量和准确性是进行数据挖掘的重要前提。
3. 特征工程：在数据预处理之后，需要从原始数据中提取有价值的特征。通过统计学方法、机器学习算法等，挖掘与股票市场相关的特征，如技术指标、财务指标等。
4. 模型选择与训练：选择适合股票行情预测的模型，如时间序列模型、机器学习模型等。根据特征工程得到的特征和目标变量，训练模型，并进行参数优化。
5. 模型评估与验证：通过交叉验证、回测等方法来评估和验证训练的模型。检验模型的预测准确性和泛化能力，确保模型可以在未来的股票行情中有效预测。
6. 行情观点提取：根据训练好的模型和挖掘到的特征，提取行情观点。通过模型的预测结果和特征的分析，得出对股票行情的观点。例如，如果模型预测某只股票将上涨，可以得出观点认为该股票未来有上涨的潜力。
需要注意的是，股票市场是非常复杂和不确定的，通过数据挖掘得出的行情观点并不一定准确。因此，在使用数据挖掘进行股票行情逻辑分析时，应谨慎并结合其他分析方法，如基本面分析、技术分析等，获取更全面和准确的行情观点。