一种基于DTW的新型股市时间序列相似性度量方法

• 作者: 冯钧 吴德 唐志贤 陈焕霖
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 动态时间弯曲 分类
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 99-105
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2015.01.009

摘要

现有时间序列相似性度量方法在进行股市序列相似性分析时,通常忽略成交量等其他重要因素对股价的影响,从而导致序列聚类、分类不精确.针对这一问题,本文提出了新的股市时间序列相似性度量方法.该方法在动态时间弯曲算法的基础上,通过引进时间衰竭因子,并结合成交量因素,给出了股市序列的最终度量公式.为了证明提出方法的可行性和有效性,本文实验部分通过选取家电等三个行业中的股票数据进行测试.实验结果表明,基于动态时间弯曲(Dynamic time warping,DTW)的新型股市时间序列相似性度量方法能够在保持股票序列形态特征的基础上,较好地解决股市技术分析中量价关系问题,从而更有效地应用于股市技术分析里关于模式发现等领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯钧	河海大学计算机与信息学院	73	385	12.0	16.0
2	唐志贤	河海大学计算机与信息学院	23	158	8.0	11.0
3	陈焕霖	河海大学计算机与信息学院	1	13	1.0	1.0
4	吴德	河海大学计算机与信息学院	1	13	1.0	1.0