文献类型：期刊文章

作　　者：李海林[1] 梁叶[1]

机构地区：[1]华侨大学信息管理系,泉州362021

出　　处：《数据采集与处理》

基　　金：国家自然科学基金(61300139)资助项目;福建省中青年教育科研(JAS14024)资助项目;华侨大学中青年教师科研提升计划(ZQN-PY220)资助项目

年　　份：2016

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：117-129

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对于股票联动性的研究,传统时间序列分析方法及目前数据挖掘技术主要使用国内或者国外股票指数来研究市场、板块或行业之间的联动关系,并得到一些较为宏观的结论,存在着缺少直接分析与挖掘个股数据之间的联动性的问题。鉴于此,本文提出一种基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究方法。通过动态时间弯曲找出若干只形态相似的股票,并在此基础上获得相关的重要信息,再提出基于动态时间弯曲的k-means聚类方法实现股票聚类,进而得到具有相同波动趋势的股票簇。实验结果表明,新方法能从大量股票中准确找到具有联动关系的个股,区分开不同波动趋势的股票簇,具有一定的优越性。

关 键 词：股票联动性  动态时间弯曲 K-MEANS聚类 平均序列  

分 类 号：TP391]