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一種基于趨勢(shì)分形維數(shù)的股指時(shí)間序列相似性分析方法

發(fā)布時(shí)間:2018-01-29 14:42

  本文關(guān)鍵詞: 股指序列 趨勢(shì)分形維數(shù) 相似性分析 K-means算法 出處:《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2012年09期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為了提高股指時(shí)間序列相似性分析的準(zhǔn)確性,提出趨勢(shì)分形維數(shù)的概念,并基于此定義了相似性分析方法.趨勢(shì)分形維數(shù)包含陽(yáng)線維和陰線維.能更好地反映市場(chǎng)跌漲變化趨勢(shì).基于該維數(shù)的相似性度量方法能夠提高相似性度量的準(zhǔn)確性.通過(guò)與其他兩種相似性度量方法對(duì)比.進(jìn)一步說(shuō)明該方法的優(yōu)越性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of similarity analysis of stock index time series, the concept of trend fractal dimension is proposed. On the basis of this, the similarity analysis method is defined. The trend fractal dimension includes positive line dimension and negative line dimension, which can better reflect the trend of market decline and rise. The similarity measurement method based on this dimension can improve the accuracy of similarity measurement. By comparing with other two similarity measurement methods, the superiority of this method is further explained.
【作者單位】: 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;過(guò)程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(70871033,) 合肥工業(yè)大學(xué)?茖W(xué)發(fā)展基金(2009HGXJ0040) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)青年基金(10CGL024) 國(guó)家自然科學(xué)青年基金(70801025) 安徽省自然科學(xué)基金(090416246) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2011AA040501)
【分類號(hào)】:F830.91;O211.61
【正文快照】: 1引言股指時(shí)間序列相似性分析是金融時(shí)間序列挖掘的一個(gè)重要研究方向,其主要目的在于識(shí)別出具有相似波動(dòng)規(guī)律的股指序列一般來(lái)說(shuō).相似性分析可以分為兩種.子序列相似性分析和全序列相似性分析!‘{.前者是在一個(gè)序列p中尋找與一指定序列q相似的子序列;后者分析兩個(gè)不同序列p與

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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10 白e,

本文編號(hào):1473654


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