股价时间序列滑动窗口的流形学习实证研究

摘要：

运用流形学习中的Isomap算法,对股价时间序列的滑动窗口进行流形模式的发现.对纳斯达克指数、标准普尔指数和道琼斯指数三支股票指数近6年的实际收盘价时间序列数据,设定了五种不同长度的滑动窗口,对其进行流形学习.实验发现股票时间序列在不同长度的滑动窗口下都是存在于某一个流形空间中的;并通过创造性地构造最小残差区间得到最优维数,发现了不同的股票拥有不同的嵌入维数,而最优的嵌入维数就是股价时间序列的本质维数.

关键词： 股票价格 流形学习 时间序列 滑动窗口

作者: 李晓菲 梁循 周小平

作者单位: 中国人民大学信息学院经济信息管理系,北京 100872 中国人民大学信息学院经济信息管理系,北京 100872;中国人民大学信息学院计算机系,北京 100872 中国人民大学信息学院计算机系,北京 100872

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十八届中国管理科学学术年会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 495-503

在线出版日期: 2016-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）