基于序列比对的沪深指数暴涨暴跌分析

发布时间：2018-04-02 09:44

  本文选题：序列比对　切入点：相似度导向型矩阵　出处：《管理评论》2017年03期

【摘要】：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。
[Abstract]:The method of sequence alignment in bioinformatics is introduced into financial time series analysis, which can capture the large scale characteristics of variables, suppress noise, and mine the hidden patterns of the system from different angles without excessive presupposition.In this paper, based on the existing sequence alignment methods, two methods of constructing financial sequence alignment scoring matrix are proposed, namely similarity oriented matrix and objective oriented matrix. The former focuses on reflecting historical data information.It can be used to find corresponding patterns of sequences, which can be used to extract feature fragments of sequences.Using this method, this paper makes an empirical study on the characteristics and correlation of the Shanghai Composite Index and the Shenzhen Composite Index, and obtains a good research effect, which confirms the feasibility and effectiveness of introducing this method into the financial field analysis.
【作者单位】： 中国科学院大学经济与管理学院;中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心;中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室;
【基金】：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)
【分类号】：F832.51

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本文编号：1699816