| | | 基於分形技術的金融數據分析方法研究/斛兵博士文叢 | 該商品所屬分類:經濟 -> 金融 | 【市場價】 | 206-299元 | 【優惠價】 | 129-187元 | 【介質】 | book | 【ISBN】 | 9787565025709 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
| 【本期贈品】 | ①優質無紡布環保袋,做工棒!②品牌簽字筆 ③品牌手帕紙巾
| |
版本 | 正版全新電子版PDF檔 | 您已选择: | 正版全新 | 溫馨提示:如果有多種選項,請先選擇再點擊加入購物車。*. 電子圖書價格是0.69折,例如了得網價格是100元,電子書pdf的價格則是69元。 *. 購買電子書不支持貨到付款,購買時選擇atm或者超商、PayPal付款。付款後1-24小時內通過郵件傳輸給您。 *. 如果收到的電子書不滿意,可以聯絡我們退款。謝謝。 | | | | 內容介紹 | |
![](https://bnmppic.bookuu.com/goods/13/32/26/3556933-fm.jpg)
-
出版社:合肥工業
-
ISBN:9787565025709
-
作者:倪麗萍
-
頁數:112
-
出版日期:2015-12-01
-
印刷日期:2016-04-01
-
包裝:平裝
-
開本:16開
-
版次:1
-
印次:1
-
字數:102千字
-
由於金融業信息化建設的快速發展,金融數據量 不斷增多。如何對這些數據進行有效的分析是研究的 熱點問題。近年來,人們根據金融數據動態、復雜、 非線性的特點,引入了非線性理論,以期更加準確地 根據這些數據揭示金融市場的運作規律。 倪麗萍著的《基於分形技術的金融數據分析方法 研究》圍繞金融數據分析領域中的熱點和難點問題, 對基於分形技術的金融數據分析方法進行研究。根據 金融數據的特點,研究了金融一元、多元時間序列分 形維數的定義、計算方法和意義。在此基礎上。將分 形維數與數據挖掘算法相結合用於分析金融數據,解 決關鍵問題——相似性分析、維數約簡以及預測等。
-
第1章 緒論 1.1 研究背景及意義 1.2 金融時間序列的分類 1.3 金融數據分析方法 1.3.1 傳統的時間序列分析方法 1.3.2 數據挖掘方法 1.4 分形理論及其在金融數據分析中的研究現狀 1.4.1 分形理論的提出 1.4.2 分形技術在金融數據分析中的研究現狀 1.5 本書的組織結構和內容安排 第2章 趨勢分形維數及其計算方法 2.1 分形維數及其計算方法 2.1.1 分形維數的定義 2.1.2 金融時間序列分形維數計算方法 2.2 分形維數求解過程中直線擬合的方法 2.3 趨勢分形維數的概念 2.4 趨勢分形維數的計算方法 2.5 趨勢分形維數的意義 2.6 本章小結 第3章 基於趨勢分形維數的金融時間序列數據相似性分析 3.1 時間序列相似性分析 3.1.1 時間序列的表示方法 3.1.2 時間序列相似性度量方法 3.1.3 時間序列相似性算法性能評估 3.2 基於趨勢分形維數的時間序列相似性分析 3.2.1 分形維數在時間序列相似性分析中的研究現狀 3.2.2 基於趨勢分形維數的相似性分析結果 3.3 本章小結 第4章 多元時間序列分形維數的計算 4.1 多元時間序列分形維數計算方法 4.2 一種多元時間序列分形維數計算方法 4.2.1 Lorenz繫統的分形維數計算 4.2.2 上證股指指標時間序列的分形維數計算 4.3 本章小結 第5章 基於分形屬性選擇算法的多元金融時間序列數據分析 5.1 分形屬性選擇算法 5.2 基於分形維數和蟻群算法的屬性選擇方法 5.3 基於蟻群算法和分形維數的屬性選擇算法性能驗證 5.3.1 SVM參數選擇問題 5.3.2 實驗結果 5.3.3 時間復雜度分析 5.4 多元金融時間序列預測 5.4.1 股票數據集的選擇 5.4.2 實驗結果分析 5.5 本章小結 第6章 總結與展望 6.1 總結 6.2 展望 參考文獻
| | | | | |