【摘 要】
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为探究多元时间序列中各个元素之间的相关性,研究特定的Motif在时间序列中的金融趋势含义,提出了一种基于自适应步长选择的多元时间序列Motif优化算法。该算法利用线性拟合思想处理时间序列,体现多元数据的趋势;代替传统的固定步长,对多元时间序列进行自适应步长处理,提取量价结合的折线Motif模式;以收益作为模式评价标准,并引用自底向上改进算法对模式进行优化。以历史数据进行实证分析,实验结果表明该算法可有效缓解数据噪声干扰,能显著反映多元指标之间的内在关系,以可观收益体现Motif应用效果。
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为探究多元时间序列中各个元素之间的相关性,研究特定的Motif在时间序列中的金融趋势含义,提出了一种基于自适应步长选择的多元时间序列Motif优化算法。该算法利用线性拟合思想处理时间序列,体现多元数据的趋势;代替传统的固定步长,对多元时间序列进行自适应步长处理,提取量价结合的折线Motif模式;以收益作为模式评价标准,并引用自底向上改进算法对模式进行优化。以历史数据进行实证分析,实验结果表明该算法可有效缓解数据噪声干扰,能显著反映多元指标之间的内在关系,以可观收益体现Motif应用效果。
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