基于小波聚类方法的股票收益率序列时间模式挖掘

• 作者: 谢赤 陈佐 陈晖
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波聚类 时间模式 相空间重构 股票收益率 时间序列
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 方法与应用
• 页码范围: 102-107
• 页数: 6页
• 分类号: TP182
• 字数: 5999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4098.2005.11.020

摘要

时间模式挖掘是指在重构的相空间中搜索能表征和预测的事件的区域.针对股票收益率序列重构相空间,以累计收益和累计密度作为聚类指标,应用小波聚类算法对序列进行时间模式挖掘.实证结果表明,以时间模式预测事件为指导的投资策略能获得高于持有策略的收益;时间模式挖掘能有效识别事件点,事件序列与非事件序列存在显著差别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢赤	湖南大学工商管理学院	261	4348	33.0	54.0
2	陈晖	湖南大学工商管理学院	17	152	6.0	12.0
3	陈佐	湖南大学工商管理学院	13	89	6.0	9.0