股票市场突发行为的数据挖掘
发布时间：2020-10-01 16:03
金融物理学利用统计物理、非线性复杂系统、复杂网络等学科中的基本理论与方法研究金融系统中的科学问题,如股票收益率的波动性、股票间的关联性等。股票市场中突发行为(Burst behavior、阵发行为)的数据挖掘是金融物理学的重要研究课题之一。本文提出了基于蜡烛图检测突发行为的算法,分析了全球9大股票市场突发行为的性质、规律与动力学演化。主要研究内容和结果包括:1.分析了全球9大股票市场突发行为的性质及一般规律。基于蜡烛图提出了检测金融时间序列突发行为的算法,并检测了9大股票市场中所有成分股的突发行为。检测结果表明,突发行为区间股票价格序列呈现三种趋势。统计全部相邻突发行为的时间间隔发现,突发行为与月度效应等周期性相关。通过比较9大股票市场突发行为持续时间累积分布发现,发达国家股票市场比新兴股票市场更加稳定。突发行为区间价格分布近似呈现幂律分布,收益率分布呈现尖峰胖尾分布。通过统计突发行为区间成分股价格高于成分股平均价格的成分股数量,发现综合指数价格越高,成分股上涨数量就越多。2.基于成分股与综合指数突发行为发生的先后顺序,将成分股分为先锋股、同步股和跟随股三类。研究发现在一段时间内,部分先锋股突发行为总是比综合指数突发行为早发生,因此这部分先锋股突发行为的发生可以为预测综合指数行为提供一定的依据。部分跟随股突发行为总是比综合指数突发行为晚发生,所以综合指数突发行为的发生能为预测该部分跟随股行为提供一定的依据。3.构建股票市场复杂网络,分析股票市场结构与动力学演化。研究表明在突发行为区间,不同的市场呈现不同趋势,发达国家股票市场网络结构呈现先局部收缩、全局扩张,后局部扩张、全局收缩的趋势。新兴国家股票市场网络结构则呈现局部扩张、全局收缩的趋势。根据成分股类别,生成六种边权重序列,结果表明边权重序列存在负相关性。分析整个突发行为区间网络的连边情况,发现大部分连边较脆弱,但是仍有少数连边稳定存在,构成网络的基本骨架,且有同类成分股聚集的趋势。
【学位单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F831.51;O157.5
【部分图文】：
ｙｃ＜ｙｂ邋＋邋｛ｙａ邋－邋ｙｂ）－一（１－７）逡逑ｈ邋—逡逑则数据点（ｉａ，ｙａ）和⑷，讥）可见，节点ａ、＆之间存在连边ｅａｆｃ，图１．２是可视图方逡逑法的示意图，可视图方法得到无向连通网络图，图中除首尾节点外所有节点的度都逡逑不小于２，该网络图仅保存了时间序列的几何性质。逡逑１．３．３邋ＭＳＴ和ＰＭＦＧ网络可视化逡逑最小生成树（Ｍｉｎｉｍａｌ邋Ｓｐａｎｎｉｎｇ邋Ｔｒｅｅ，邋ＭＳＴ），构建ＭＳＴ网络有两种方法。其逡逑一是Ｐｒｉｍ在１９５７年提出的Ｐｒｉｍ算法［４２］。其二是由Ｄｉｊｋｓｔｒａ提出的Ｋｒｕｓｋａｌ算逡逑法［４３］，但是在１９３０年该思想就由Ｊａｒｎｉｋ提出，因此Ｋｍｓｋａｌ算法也称为Ｊａｍｆｋ逡逑算法。逡逑１９９９年Ｍａｎｔｅｇｎａ率先将ＭＳＴ应用到股票市场［８］，这篇开创性的文献中通过逡逑计算两只股票ｉ，ｊ的皮尔逊（Ｐｅａｒｓｏｎ）关联系数衡量股票序列的相似度：逡逑？邋＿邋（ＲｉＲｊ）邋－邋｛Ｒｉ｝｛Ｒｊ＇）逦。。、逡逑Ｐｉｊ邋—邋￣／逦＝，逦Ｕ－0Ｊ逡逑ｙ／ｍｉ）邋－邋ｍｍ）邋－邋（Ｒｊ）２｝逡逑—９—逡逑
逦１９９６－０２－邋１５逦１９９６－０２－２９逡逑图３．２：态序列生成图。蓝色表示基桶的上下限，实体中标注了生成的态序列，蜡烛图上端标注了基逡逑桶信息。逡逑采用定义式（３．１）、（３．２）、（３．３）处理金融序列时，用“０”表示颠簸态，“１”表逡逑示上升态，“－１”表示下降态。如图３．２所示：生成的态序列为“０１０００１１１１１００１０－１－１－逡逑１０００－１１１００００－１０－１００”，为提取突发行为特征态序列（ｅｉｇｅｎｓｔａｔｅ邋ｓｅｑｕｅｎｃｅ），文中把逡逑处于上升态与上升态之间的颠簸态视为上升态，如态序列“１００１”替换为“１１１１”。逡逑－１７—逡逑
逦ｗｉｈ邋ｉｎ邋ｐ逡逑２００８－０１－２１逦２００８－０１－２５逦２００８－０１－２９逡逑图３．１：时间序列趋势变化图。ｈｉｇｈ表示基桶的上限，ｌｏｗ表示基桶的下限，实体中标注了趋势。逡逑定义３．３：非基桶的下限超过基桶的下限，且非基桶的上线限没有超过基桶的逡逑上线限，为突发行为下降态。逡逑ｐｕ邋＾邋ｐｕ逡逑ｂｂ邋0ｂｂ，逦（３．３）逡逑Ｐｌｂ〉ＰＬｂ，逡逑其中，Ｐ表示价格，下标６６表示基桶，0６６表示非基桶，上标分别表示上限和逡逑下限。逡逑Ｓ＆Ｐ５Ｑ０逦逡逑§—……ｌｉｍｉｔ逡逑Ｉｉ－Ｌ－Ｌ邋Ｊ－？工逦ｂｂ邋：邋ｂａｓｅ邋ｂｕｃｋｅｔ逡逑ｓｔａｔｅ邋：邋１，０，－】逡逑ｖｏ邋ｉ邋…逦逦逦逦逦逡逑１９９６－０２－０１逦１９９６－０２－邋１５逦１９９６－０２－２９逡逑图３．２：态序列生成图。蓝色表示基桶的上下限，实体中标注了生成的态序列，蜡烛图上端标注了基逡逑桶信息。逡逑采用定义式（３．１）、（３．２）、（３．３）处理金融序列时
本文编号：2831663
【学位单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F831.51;O157.5
【部分图文】：
ｙｃ＜ｙｂ邋＋邋｛ｙａ邋－邋ｙｂ）－一（１－７）逡逑ｈ邋—逡逑则数据点（ｉａ，ｙａ）和⑷，讥）可见，节点ａ、＆之间存在连边ｅａｆｃ，图１．２是可视图方逡逑法的示意图，可视图方法得到无向连通网络图，图中除首尾节点外所有节点的度都逡逑不小于２，该网络图仅保存了时间序列的几何性质。逡逑１．３．３邋ＭＳＴ和ＰＭＦＧ网络可视化逡逑最小生成树（Ｍｉｎｉｍａｌ邋Ｓｐａｎｎｉｎｇ邋Ｔｒｅｅ，邋ＭＳＴ），构建ＭＳＴ网络有两种方法。其逡逑一是Ｐｒｉｍ在１９５７年提出的Ｐｒｉｍ算法［４２］。其二是由Ｄｉｊｋｓｔｒａ提出的Ｋｒｕｓｋａｌ算逡逑法［４３］，但是在１９３０年该思想就由Ｊａｒｎｉｋ提出，因此Ｋｍｓｋａｌ算法也称为Ｊａｍｆｋ逡逑算法。逡逑１９９９年Ｍａｎｔｅｇｎａ率先将ＭＳＴ应用到股票市场［８］，这篇开创性的文献中通过逡逑计算两只股票ｉ，ｊ的皮尔逊（Ｐｅａｒｓｏｎ）关联系数衡量股票序列的相似度：逡逑？邋＿邋（ＲｉＲｊ）邋－邋｛Ｒｉ｝｛Ｒｊ＇）逦。。、逡逑Ｐｉｊ邋—邋￣／逦＝，逦Ｕ－0Ｊ逡逑ｙ／ｍｉ）邋－邋ｍｍ）邋－邋（Ｒｊ）２｝逡逑—９—逡逑
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【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 郑波;蒋雄飞;倪鹏云;;A mini-review on econophysics:Comparative study of Chinese and western financial markets[J];Chinese Physics B;2014年07期
2 金澈清,钱卫宁,周傲英;流数据分析与管理综述[J];软件学报;2004年08期
本文编号：2831663
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