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证券市场实时分时神经网络预测系统研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以沪深证券市场的实时分时数据为基础,应用神经网络技术对证券市场的八种经典分时形态进行了动态分割预处理和模式识别、预测,实验表明上述方法具有良好的稳定性和可靠性,并抗噪能力强且准确率较高。  相似文献
2.
数据挖掘在证券交易系统分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以沪深证券市场的公开数据和部分实时券商交易数据为基础,应用数学集合论、博弈学习论和金融微观结构理论与计算机信息系统相关概念,提出了金融市场数据挖掘的合并算法,并分别讨论了数据挖掘在序列模式、关联分析、聚类分析、偏差检测、进化遗传模拟五方面的应用。  相似文献
3.
本文以沪深证券市场的实时数据为基础。应用非线性数学的多重分形理论,分析了交易数据的局部变化趋向的多重分形特性和转折点的数字特征,得到了证券交易数据序列多重分形广义维数在维数空间上的分布规律和任意交易数据序列的推广性质。样本计算和统计结果表明,证券交易数据序列具有显著的多重分形特性和在转折点附近存在突变奇异性,分析精度也大大提高。  相似文献
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本文以沪深证券市场的实时数据为基础,应用现代数学的二维遗传算法和小波数学理论的形态函数周期小波系数系数特征描述子、多目标特征点集检测模型等理论,对证券市场的八种经典型态进行了动态分割预处理;多目标特征点集快速检测识别;对小波系数特征进行子轮廓局部匹配与跟踪等一系列分析。实验表明上述方法具有良好的稳定性和可靠性,且抗噪能力强、准确率较高。  相似文献
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