量子模型下金融市场的数椐挖掘技术研究

发布时间：2017-04-11 06:19

  本文关键词：量子模型下金融市场的数椐挖掘技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文在一种量子模型的基础上,分析了证券市场的动力学特性,并利用数据挖掘技术寻找交易投资机会。首先,根据市场交易的能量假设,建立了交易量和价格的微分动力学模型,并给出了波函数的幂级数表达式。其次,利用上海证券交易所的交易高频数据,采用数学中的优化方法,给出了模型中密度函数为超越函数的参数估计,并对模型进行检验,结果说明所建立的模型具有一定的有效性。然后,分析了证券市场的动力学演化过程,计算出系统的能量和熵的变化。进一步根据市场中的能量变化,选择数据挖掘的离散化技术,分析各种市场状态下交易的投资效率,寻找到了一些交易投资机会。通过真实市场数据的检验看出所得的结果可行有效。
【关键词】：波函数 股票价格 MATLAB 参数估计 数据挖掘 能量熵
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F830.91;TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 引言7-12
• 第一章 预备知识12-19
• 1.1 X~2-检测法[15]12
• 1.2 定态薛定谔方程[16]12-14
• 1.3 数据挖掘14-17
• 1.4 信息熵17-19
• 第二章 证券交易的量子模型19-24
• 2.1 交易波动方程和解19-20
• 2.2 波函数下的动力学分析20-22
• 2.3 政局按市场的熵22-24
• 第三章 参数估计和模型实证分析24-31
• 3.1 样本分布24-25
• 3.2 模型检验25-28
• 3.3 实验分析28-31
• 第四章 证券投资机会的数据挖掘31-39
• 4.1 股票交易的能量和熵31-35
• 4.2 用能量和熵进行投资机会挖掘35-38
• 4.3 实证分析38-39
• 第五章 总结和展望39-40
• 参考文献40-44
• 致谢44

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