【论文】基于D_Markov模型的金融波动模式识别

[复制链接]

字体大小: 正常放大

qq_1537237806

473 主题	5 听众	1540 积分

TA的每日心情

	衰 2021-1-13 09:31

签到天数: 8 天

[LV.3]偶尔看看II

电梯直达

1^#

发表于 2021-1-6 15:21 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

将小波变换与符号时间序列分析相结合,引入工程领域的D-Markov模型,提出了一种用于金融波动变化模式识别和异常检测的方法。波动序列经过离散小波变换,产生小波系数序列,将小波系数序列符号化产生符号时间序列,建立符号时间序列的D-Markov模型,并求状态转移概率矩阵,计算各状态转移概率矩阵的状态概率向量与标准状态转移概率矩阵的状态概率向量之间的欧拉距离,从而得到异常度。基于得到的异常度识别金融波动变化模式,检测异常波动的发生。以上证综指的5分钟序列为样本实证分析,对该方法的可行性和有效性进行了验证。