图书介绍

基于分形技术的金融数据分析方法研究【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

倪丽萍著著
出版社：合肥：合肥工业大学出版社
ISBN：9787565025709
出版时间：2015
标注页数：112页
文件大小：12MB
文件页数：123页
主题词：金融－数据处理－研究

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图书目录

第1章绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 金融时间序列的分类2

1.3 金融数据分析方法3

1.3.1 传统的时间序列分析方法3

1.3.2 数据挖掘方法5

1.4 分形理论及其在金融数据分析中的研究现状7

1.4.1 分形理论的提出7

1.4.2 分形技术在金融数据分析中的研究现状9

1.5 本书的组织结构和内容安排14

第2章趋势分形维数及其计算方法17

2.1 分形维数及其计算方法17

2.1.1 分形维数的定义17

2.1.2 金融时间序列分形维数计算方法20

2.2 分形维数求解过程中直线拟合的方法30

2.3 趋势分形维数的概念33

2.4 趋势分形维数的计算方法35

2.5 趋势分形维数的意义47

2.6 本章小结48

第3章基于趋势分形维数的金融时间序列数据相似性分析49

3.1 时间序列相似性分析49

3.1.1 时间序列的表示方法50

3.1.2 时间序列相似性度量方法52

3.1.3 时间序列相似性算法性能评估54

3.2 基于趋势分形维数的时间序列相似性分析55

3.2.1 分形维数在时间序列相似性分析中的研究现状55

3.2.2 基于趋势分形维数的相似性分析结果55

3.3 本章小结60

第4章多元时间序列分形维数的计算61

4.1 多元时间序列分形维数计算方法61

4.2 一种多元时间序列分形维数计算方法66

4.2.1 Lorenz系统的分形维数计算67

4.2.2 上证股指指标时间序列的分形维数计算68

4.3 本章小结71

第5章基于分形属性选择算法的多元金融时间序列数据分析72

5.1 分形属性选择算法74

5.2 基于分形维数和蚁群算法的属性选择方法76

5.3 基于蚁群算法和分形维数的属性选择算法性能验证81

5.3.1 SVM参数选择问题82

5.3.2 实验结果84

5.3.3 时间复杂度分析85

5.4 多元金融时间序列预测86

5.4.1 股票数据集的选择87

5.4.2 实验结果分析89

5.5 本章小结93

第6章总结与展望95

6.1 总结95

6.2 展望97

参考文献98