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标度曲线拟合与金融时间序列聚类
被引量：
4
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作者
袁铭
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第11期3344-3347,3352,共5页
针对金融时间序列具有的多重分形特征,提出基于标度曲线测度沪深300指标股之间的相似性并实现聚类。该方法首先使用多标度退势波动分析(MSDFA)拟合不同自相关阶数下收益率序列的标度曲线,然后抽取其分布或形态特征构造模式向量。聚类通...
针对金融时间序列具有的多重分形特征,提出基于标度曲线测度沪深300指标股之间的相似性并实现聚类。该方法首先使用多标度退势波动分析(MSDFA)拟合不同自相关阶数下收益率序列的标度曲线,然后抽取其分布或形态特征构造模式向量。聚类通过含权K-means算法实现,最优类别数根据分类适确性指标(DBI)确定。结果显示,基于标度曲线的聚类能够揭示出股市的行业聚集性和板块间的关联性,在此基础上构造的投资组合可以显著降低风险,并且效果优于基于原始序列线性趋势特征的聚类。
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关键词
时间序列聚类
多重分形
多标度退势波动分析
K均值聚类算法
均值-方差模型
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题名
标度曲线拟合与金融时间序列聚类
被引量：
4
1
作者
袁铭
机构
天津财经大学理工学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第11期3344-3347,3352,共5页
基金
天津市哲学社会科学研究规划项目(TJTJ13-002)
文摘
针对金融时间序列具有的多重分形特征,提出基于标度曲线测度沪深300指标股之间的相似性并实现聚类。该方法首先使用多标度退势波动分析(MSDFA)拟合不同自相关阶数下收益率序列的标度曲线,然后抽取其分布或形态特征构造模式向量。聚类通过含权K-means算法实现,最优类别数根据分类适确性指标(DBI)确定。结果显示,基于标度曲线的聚类能够揭示出股市的行业聚集性和板块间的关联性,在此基础上构造的投资组合可以显著降低风险,并且效果优于基于原始序列线性趋势特征的聚类。
关键词
时间序列聚类
多重分形
多标度退势波动分析
K均值聚类算法
均值-方差模型
Keywords
time series clustering
multi-fractal
Multi-Scale Detrend Fluctuation Analysis（MSDFA）
K-means clustering
Mean-Variance model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
标度曲线拟合与金融时间序列聚类
袁铭
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
4
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