本文關(guān)鍵詞：量子模型下金融市場的數(shù)椐挖掘技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文在一種量子模型的基礎(chǔ)上,分析了證券市場的動力學(xué)特性,并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)尋找交易投資機會。首先,根據(jù)市場交易的能量假設(shè),建立了交易量和價格的微分動力學(xué)模型,并給出了波函數(shù)的冪級數(shù)表達式。其次,利用上海證券交易所的交易高頻數(shù)據(jù),采用數(shù)學(xué)中的優(yōu)化方法,給出了模型中密度函數(shù)為超越函數(shù)的參數(shù)估計,并對模型進行檢驗,結(jié)果說明所建立的模型具有一定的有效性。然后,分析了證券市場的動力學(xué)演化過程,計算出系統(tǒng)的能量和熵的變化。進一步根據(jù)市場中的能量變化,選擇數(shù)據(jù)挖掘的離散化技術(shù),分析各種市場狀態(tài)下交易的投資效率,尋找到了一些交易投資機會。通過真實市場數(shù)據(jù)的檢驗看出所得的結(jié)果可行有效。
【關(guān)鍵詞】：波函數(shù) 股票價格 MATLAB 參數(shù)估計 數(shù)據(jù)挖掘 能量熵
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F830.91;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 引言7-12
• 第一章 預(yù)備知識12-19
• 1.1 X~2-檢測法[15]12
• 1.2 定態(tài)薛定諤方程[16]12-14
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘14-17
• 1.4 信息熵17-19
• 第二章 證券交易的量子模型19-24
• 2.1 交易波動方程和解19-20
• 2.2 波函數(shù)下的動力學(xué)分析20-22
• 2.3 政局按市場的熵22-24
• 第三章 參數(shù)估計和模型實證分析24-31
• 3.1 樣本分布24-25
• 3.2 模型檢驗25-28
• 3.3 實驗分析28-31
• 第四章 證券投資機會的數(shù)據(jù)挖掘31-39
• 4.1 股票交易的能量和熵31-35
• 4.2 用能量和熵進行投資機會挖掘35-38
• 4.3 實證分析38-39
• 第五章 總結(jié)和展望39-40
• 參考文獻40-44
• 致謝44

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