一种基于趋势分形维数的股指时间序列相似性分析方法

发布时间：2018-01-29 14:42

  本文关键词： 股指序列 趋势分形维数 相似性分析 K-means算法　出处：《系统工程理论与实践》2012年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高股指时间序列相似性分析的准确性,提出趋势分形维数的概念,并基于此定义了相似性分析方法.趋势分形维数包含阳线维和阴线维.能更好地反映市场跌涨变化趋势.基于该维数的相似性度量方法能够提高相似性度量的准确性.通过与其他两种相似性度量方法对比.进一步说明该方法的优越性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of similarity analysis of stock index time series, the concept of trend fractal dimension is proposed. On the basis of this, the similarity analysis method is defined. The trend fractal dimension includes positive line dimension and negative line dimension, which can better reflect the trend of market decline and rise. The similarity measurement method based on this dimension can improve the accuracy of similarity measurement. By comparing with other two similarity measurement methods, the superiority of this method is further explained.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(70871033,) 合肥工业大学校科学发展基金(2009HGXJ0040) 国家社会科学青年基金(10CGL024) 国家自然科学青年基金(70801025) 安徽省自然科学基金(090416246) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA040501)
【分类号】：F830.91;O211.61
【正文快照】： 1引言股指时间序列相似性分析是金融时间序列挖掘的一个重要研究方向，其主要目的在于识别出具有相似波动规律的股指序列一般来说.相似性分析可以分为两种.子序列相似性分析和全序列相似性分析!‘{.前者是在一个序列p中寻找与一指定序列q相似的子序列;后者分析两个不同序列p与

【参考文献】

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【共引文献】

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10 白e，

本文编号：1473654