基于有限穿越可视图的股票数据研究

发布时间：2021-02-22 19:10

　　利用2017-01-03—2018-12-31时段标普&500指数（美国）、富时马拉西亚指数（马来西亚）、瑞士SMI指数（瑞士）、比利时20指数（比利时）、中国上证指数（中国）、意大利富时指数（意大利） 6个国家的股票每日收盘价数据,基于有限穿越可视图理论构建了股票数据时间序列网络,通过计算网络的度分布、聚类系数、介数等特征来分析其拓扑结构.结果表明这些网络具有小世界特性,度分布呈现幂律特性等特点,也揭示了股票市场的部分特征.最后,探讨了基于有限穿越可视图的股价预测. 

【文章来源】：湖北民族大学学报(自然科学版). 2020,38(03)

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂网络中舆情转变方向预测方法研究与实现[J]. 朱玉,李枫.  内蒙古民族大学学报(自然科学版). 2019(05)
[2]复杂网络可视图及其在内河港口吞吐量预测中的应用[J]. 傅培华,张亚,詹正刚,王秀丽.  物流技术. 2018(11)
[3]基于有限穿越可视图的时间序列网络模型[J]. 周婷婷,金宁德,高忠科,罗跃斌.  物理学报. 2012(03)
[4]关于股票数据波动性的多变点研究[J]. 周江涛,韩四儿.  西南民族大学学报(自然科学版). 2006(06)

硕士论文
[1]沪深股票市场复杂网络动态拓扑结构及稳健性研究[D]. 胡雪晶.湖南大学 2019
[2]基于可视图的场景时间序列相似性方法研究[D]. 汪恒.武汉大学 2017



本文编号：3046434