随着金融市场的不断发展,期货交易作为一种高风险高回报的投资行为,越来越成为人们投资理财的焦点,随之而来的便是期货客户数的不断增加。如何加强风险管理、提高服务质量则是期货公司发展的重点。目前,国内对期货客户的研究比较主观和定性,没有从客户交易行为本身这个能反映客户情况的角度出发对客户进行分析,有很多值得改进的地方。因此,针对目前研究的特点,本文从一个全新的角度---从客户交易数据出发,运用基本的统计分析方法和目前流行的数据挖掘技术对客户进行聚类和分类,从定量角度更深层次研究期货公司客户交易行为,找出不同类别客户交易特点,并且分别基于综合得分方法、决策树方法、贝叶斯网络方法和神经网络方法四种方法从不同角度为期货公司加强客户风险管理提供参考意见,希望能够帮助客户和公司认清客户交易模式,降低期货公司管理上的风险和成本,改进和提高客户服务质量,吸引新客户,促进我国的期货行业的进一步发展。本文首先对客户交易数据运用因子分析把客户交易行为分成风险能力、贡献率能力、盈利能力和止损能力四个基本能力,并在此基础上运用聚类分析方法把期货客户分为目前公司所关心的三类客户,分析三类客户在每个能力上的优缺点。然后,结合客户的基本能力和交易指标,运用综合得分方法、数据挖掘中的决策树方法、贝叶斯网络方法和神经网络方法对客户进行分类,参照同级聚类结果分别进行评价分析,找出不同类别客户交易行为的特点。同时,本文所运用的四种方法也非常方便运用于期货公司的实际风险管理中,综合得分方法可以较直观看出客户综合交易情况;决策树方法判别效果好,可以找出每类客户的交易规则;贝叶斯方法则适用范围广,可以应对外界因素的变动;神经网络的方法不但可以对客户类别进行判断,还能比较指标在客户类别中的权重,从而更有针对性的对客户进行管理,这些方法的应用都对公司风险管理有指导意义。最后,文章得出结论并提出未来研究的方向,希望更进一步加强期货公司风险管理,更好的为客户服务。