發(fā)布時(shí)間：2018-04-02 09:44

  本文選題：序列比對(duì)　切入點(diǎn)：相似度導(dǎo)向型矩陣　出處：《管理評(píng)論》2017年03期

【摘要】：將生物信息學(xué)中的序列比對(duì)方法引入金融時(shí)間序列分析,可以捕獲變量的大尺度特征,抑制噪聲,并能從不同角度挖掘系統(tǒng)的隱含模式,且無(wú)需過(guò)度的前提假設(shè)。本文在已有序列比對(duì)方法的基礎(chǔ)上,提出了兩種用于金融序列比對(duì)的打分矩陣的構(gòu)造方法,即相似度導(dǎo)向型矩陣和目的導(dǎo)向型矩陣,前者側(cè)重于反映歷史數(shù)據(jù)信息,可用于發(fā)現(xiàn)序列的對(duì)應(yīng)模式,后者考慮對(duì)序列進(jìn)行比對(duì)的目的,可用于提取序列的特征片段。應(yīng)用該方法,本文對(duì)上證綜指和深證成指的漲跌特征及其相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證研究,得到了良好的研究效果,印證了將該方法引入金融領(lǐng)域分析的可行性和有效性。
[Abstract]:The method of sequence alignment in bioinformatics is introduced into financial time series analysis, which can capture the large scale characteristics of variables, suppress noise, and mine the hidden patterns of the system from different angles without excessive presupposition.In this paper, based on the existing sequence alignment methods, two methods of constructing financial sequence alignment scoring matrix are proposed, namely similarity oriented matrix and objective oriented matrix. The former focuses on reflecting historical data information.It can be used to find corresponding patterns of sequences, which can be used to extract feature fragments of sequences.Using this method, this paper makes an empirical study on the characteristics and correlation of the Shanghai Composite Index and the Shenzhen Composite Index, and obtains a good research effect, which confirms the feasibility and effectiveness of introducing this method into the financial field analysis.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心;中國(guó)科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71101146) 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)校部教師與研究所科研合作專(zhuān)項(xiàng)基金(Y55202KY00)
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 徐梅;劉秀秀;;基于序列比對(duì)方法的股市波動(dòng)實(shí)證研究[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2013年03期

2 ;[J];;年期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 王盛;吳長(zhǎng)剛;孫慰遲;;帶約束星形序列比對(duì)復(fù)雜性的研究[A];2006年全國(guó)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

2 許龍飛;段敏;陳孝衛(wèi);冉麗;朱嬋;;生物DNA序列比對(duì)算法研究[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2004年

3 方慧生;陳凱先;;一個(gè)有效解決遠(yuǎn)距離同源蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)及序列比對(duì)的有效方法[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第26屆學(xué)術(shù)年會(huì)化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2008年

4 陳婷婷;郭婷婷;李林;安冬;;基于生物信息學(xué)的功能蛋白基因序列分類(lèi)研究[A];2011年全國(guó)通信安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 陳科;最優(yōu)化方法在生物序列比對(duì)中的應(yīng)用與研究[D];電子科技大學(xué);2010年

2 唐玉榮;生物信息學(xué)中的序列比對(duì)算法研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2004年

3 李玉崗;生物大分子序列比對(duì)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類(lèi)算法[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2004年

4 康曉軍;基因序列比對(duì)算法在SNP中的研究及應(yīng)用[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

5 夏飛;生物序列分析算法硬件加速器關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 汪浩;基因序列比對(duì)算法的優(yōu)化研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2015年

2 盧山;高通量轉(zhuǎn)錄組測(cè)序片段快速比對(duì)算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 李研;生物序列比對(duì)算法的并行優(yōu)化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

4 薛倩斐;DNA序列比對(duì)并行算法研究及應(yīng)用[D];上海大學(xué);2015年

5 張毅;面向內(nèi)容安全的視頻指紋快速檢索算法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

6 劉國(guó)強(qiáng);SOAP2在龍芯平臺(tái)上的移植和優(yōu)化[D];深圳大學(xué);2015年

7 李聰;基于OpenCL平臺(tái)的DNA序列并行比對(duì)算法的研究[D];黑龍江大學(xué);2015年

8 張欣園;多核環(huán)境下的生物信息序列比對(duì)并行優(yōu)化方法的研究[D];黑龍江大學(xué);2015年

9 王力;DNA序列比對(duì)算法的研究及實(shí)現(xiàn)[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

10 簡(jiǎn)菁菁;豬免疫組學(xué)信息平臺(tái)的構(gòu)建[D];福州大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：1699816