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一种基于趋势分形维数的股指时间序列相似性分析方法
  • ISSN号:ISSN- 10006788 CN 112267/N
  • 期刊名称:系统工程理论与实践
  • 时间:0
  • 页码:14-17
  • 语言:中文
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] F830[经济管理—金融学]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学管理学院,合肥230009, [2]过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009
  • 相关基金: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(7080L025);安徽省自然科学基金(090416246);国家高技术研究发展计划(863计划)(201IAA040501)
  • 相关项目:商务智能中的动态数据挖掘与分形技术的研究
中文摘要:

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.

英文摘要:

In order to improve the accuracy of stock indices time series similarity analysis, the concept of tendency fractal dimension and the similarity analysis method based on this concept were proposed. The tendency fractal dimension includes positive fractal dimension and negative fractal dimension and can indicate the uptrend or downtrend of stock time series better. Therefore the similarity analysis method based on tendency fractal dimension can improve the accuracy of analysis result. In contrast to other two similarity methods the proposed method has the advantage of accuracy.

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