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独立成份分析方法在股票分析中的应用
被引:4
作者
:
陈玉山
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机构:
厦门大学信息科学与技术学院模式识别与智能系统研究所
陈玉山
席斌
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机构:
厦门大学信息科学与技术学院模式识别与智能系统研究所
席斌
机构
:
[1]
厦门大学信息科学与技术学院模式识别与智能系统研究所
来源
:
计算机工程与设计
|
2007年
/ 06期
关键词
:
主成份分析;
独立成份分析;
盲源信号分离;
熵;
股票收益;
D O I
:
10.16208/j.issn1000-7024.2007.06.070
中图分类号
:
F830.91 [证券市场];
F224 [经济数学方法];
学科分类号
:
1201 ;
020204 ;
0701 ;
070104 ;
摘要
:
为了克服传统的股票分析方法的缺点,将独立成份分析方法用于分析影响股票走势和收益的因素。通过对几个大公司的历年K线数据的深入分析,该方法在一定程度上揭示了影响股票走势和收益的深层次的原因。这对建立和谐的金融体系、促进社会经济的良性发展以及创建和谐的社会都具有一定的现实意义。同时也表明了该方法还具有简单易行、容易理解、结果精确的特点。
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页码:1473 / 1476
页数:4
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自适应盲信号与图像处理.[M].(波)AndrzejCICHOCKI;(日)Shun-ichiAMARI著;吴正国;唐劲松;章林柯译;.电子工业出版社.2005,
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2002,
(05)
:762
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自适应盲信号与图像处理.[M].(波)AndrzejCICHOCKI;(日)Shun-ichiAMARI著;吴正国;唐劲松;章林柯译;.电子工业出版社.2005,
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