【摘 要】
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本文基于最小生成树算法研究股票市场的分类问题。首先根据股票的每日收盘价计算股票间的相关系数,将相关系数按一定的方法转化为欧式距离,然后采用Prim算法根据距离生成最小
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本文基于最小生成树算法研究股票市场的分类问题。首先根据股票的每日收盘价计算股票间的相关系数,将相关系数按一定的方法转化为欧式距离,然后采用Prim算法根据距离生成最小生成树以研究股票的聚类现象。按不同的步长和区间将静态的最小生成树拓展为动态最小生成树序列,发现动态最小生成树序列中,“长度／次数”这个指标,不随着步长的变化而变化的规律。本文提出了构造合成树的方法,以上证50指数成分股作为分析对象,得出成份股股票的合成树,发现合成树的聚类情况要优于Mantegna和Onnela构造的最小生成树。
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