基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究

摘要：

对于股票联动性的研究,传统时间序列分析方法及目前数据挖掘技术主要使用国内或者国外股票指数来研究市场、板块或行业之间的联动关系,并得到一些较为宏观的结论,存在着缺少直接分析与挖掘个股数据之间的联动性的问题.鉴于此,本文提出一种基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究方法.通过动态时间弯曲找出若干只形态相似的股票,并在此基础上获得相关的重要信息,再提出基于动态时间弯曲的k-means聚类方法实现股票聚类,进而得到具有相同波动趋势的股票簇.实验结果表明,新方法能从大量股票中准确找到具有联动关系的个股,区分开不同波动趋势的股票簇,具有一定的优越性.

关键词：股票联动性、动态时间弯曲、k-means聚类、平均序列

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61300139;福建省中青年教育科研JAS14024;华侨大学中青年教师科研提升计划ZQN-PY220

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：117-129