基于序列比对的沪深指数暴涨暴跌分析
将生物信息学中的序列比对方法引入金融时间序列分析,可以捕获变量的大尺度特征,抑制噪声,并能从不同角度挖掘系统的隐含模式,且无需过度的前提假设.本文在已有序列比对方法的基础上,提出了两种用于金融序列比对的打分矩阵的构造方法,即相似度导向型矩阵和目的导向型矩阵,前者侧重于反映历史数据信息,可用于发现序列的对应模式,后者考虑对序列进行比对的目的,可用于提取序列的特征片段.应用该方法,本文对上证综指和深证成指的涨跌特征及其相关性进行了实证研究,得到了良好的研究效果,印证了将该方法引入金融领域分析的可行性和有效性.
序列比对、相似度导向型矩阵、目的导向型矩阵、上证综指、深证成指
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TM8;TM5
国家自然科学基金项目71101146;中国科学院大学校部教师与研究所科研合作专项基金Y55202KY00
2017-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
3-11,39