基于小波变换的股票异常点检测研究

发布时间：2024-04-17 20:46

　　异常点的存在会导致股票数据模型的波动预测功能失效,因此,在对股票数据进行建模分析时,异常点的检测是至关重要的。文章对股票数据通过GARCH模型处理得到的残差进行小波变换,能够准确有效地检测异常点并很好的克服了异常点的"遮蔽效应"。最后,实验证明,该方法的效果良好。

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【部分图文】：

图51级haar小波变换后得到的高频系数

的极大值点的位置P=(63，122，5)及其在残差X中对应的异常点（130，248，14）,如图5所示。2010月5月18日（130）的前一个交易日受加息传闻及美国股市暴跌的影响，上证指数下跌5.07%，后证实消息为假，上证指数微涨。2010月11月15日（248）的前一....