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从股票数据分析的实际应用出发,分析了经典Apriori算法的不足,主要从主观有效角度,考虑股票分析用户对规则的使用率,深入研究推导证明有意义的定理,提出了新的规则定义,在新的规则定义基础上,对规则生成的过程进行了改进以简化了生成过程并约简了规则,提出了新的算法,将规则分为五级规则,充分考虑了股票数据特点和规则使用的特性,从而可从股票数据获得有效、完整的关联规则。最后,进行了实际验证,充分证明了算法是合理有效的。