【摘 要】
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金融市场是一个受多种因素影响的、庞大的系统,具有非常复杂的运动规律,金融时间序列中必定蕴含了金融系统诸多的客观规律信息。本文将以商品期货作为基本的研究对象,引入数
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金融市场是一个受多种因素影响的、庞大的系统,具有非常复杂的运动规律,金融时间序列中必定蕴含了金融系统诸多的客观规律信息。本文将以商品期货作为基本的研究对象,引入数理统计的思想,将市场按照运行规律进行数据切分,形成单边模式序列与震荡点序列。在此基础上,结合领域知识以及金融时间序列数据的特征,通过改进的频繁特征模式挖掘算法,对单边运行深度的比例进行实时预测。
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