股票收益率序列的多重分形特征分析

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究中石油和中石化两个上市公司股票收益率的多重分形特征,并结合多重分形谱方法,比较两股票收益率序列的多重分形性的强弱及风险大小.结果表明,两个公司的股票收益率序列均具有明显的多重分形特征,且中石化收益率序列的多重分形性更强,波动复杂程度更高.总体相比,买入中石化股票获利的空间更大,但风险也较买入中石油的更高.     

酒鬼酒股票收益率序列的多重分形特征

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究湘西酒鬼酒上市公司股票收益率的多重分形特征可知,股票收益率序列在不同尺度上均具有多重分形特征,验证了分形市场的假说.进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对不同时间尺度上多重分形特征的动力原因进行分析可知,在小时间尺度上长期持续性占主导作用,而大时间尺度上尖峰胖尾与长期持续性共同作用导致多重分形特征的产生.     

Hurst指数在河北省上证股票中的应用

应用资本市场分形特征的判别方法,对河北省上证股票分形特征进行了实证研究,计算河北省上证股票的Hurst指数。结果显示:每只股票的Hurst指数均大于0.5,这说明河北省上证股票市场具有自相似性、状态持续性、长期记忆周期等明显的分形特征,不属于EMH所描述的有效市场。     

分形理论在液压泵故障诊断中的应用

针对液压泵故障诊断中特征提取上的瓶颈问题，提出了一种基于分形理论的液压泵故障诊断方法．以轴向柱塞泵为例，应用Matlab软件，通过建立液压泵壳体的振动模型，运用分形理论提取特征参数，进行液压泵故障分形诊断的研究．结果显示，壳体振动信号在一定的尺度范围内具有分形特征，不同的状态下关联维数是不同的，具有明显可分性．因此，关联维数作为液压设备故障诊断的敏感因子是可行的．这种方法简单、直观、易行，克服了传统方法分析上故障特征的提取、分析的困难．     

非线性结构动力响应中的灵敏度分析

基于δ－网分形指纹特征，提出了一种自然景物图像的匹配方法．实验结果表明δ－网分形指纹特征是一种自然景物图像的稳定分形特征，采用δ－网分形指纹特征对自然景物图象进行的匹配，能获得比传统的基于灰度和边缘的特征匹配方法以及多尺度分形指纹匹配方法更好的匹配结果．     

分形理论及其应用

近20年来，分形的研究受到广泛的重视，其深刻的理论意义以及巨大的实用价值吸引着人们寻求其中可能存在的新规律和新特征．该文介绍了分形的概念、分形维数的计算方法、研究手段以及在各个领域的应用，着重阐述分形理论对科学的推动与冲击．     

超细煤粉粒度分布的分形描述

为进一步描述超细粉煤体的粒度分布特征，利用超细煤粉的粒度分布特性和分形特征的数学模型，分析了矿物破碎后块度分布的分形性质。分析结果表明：矿物颗粒从微观损伤发展到宏观粉碎的过程是能量耗散过程，并具有分形性质；各超细煤粉样品的粒度分布的分形维数接近于2.00，说明超细煤粉的表面形状趋近于平面结构。分形维数可以作为确定超细煤粉粒度分布的一个参数．     

白细胞显微图像的区域分形特征分析

分形几何为自然景物复杂形貌的描述提供了较好的分析手段．在计算图像多尺度分形维数的地毯覆盖方法基础上加以改进,并针对白细胞图像中的特定不规则区域,提取分形参数用以描述其特性．实验计算表明,几种不同类型白细胞的分形参数具有不同程序的差异．通过采用类别可分性判据进行分析可知,分形参数对于某些类别的白细胞具有较好的区分能力．因此,在设计白细胞显微图像识别系统的分类器时,可将分形参数作为识别特征量．     

多重分形维数在语音分割和语音识别中的应用

语音气流中具有混沌特征,而分形可以定量地分析混沌现象,故分形可作为分析语音信号的数学工具．由于传统的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 维数没有考虑关于集合中点的分布信息,本文引入多重分形维数来克服上述缺点．实验表明,多重分形维数语音分割方法明显好于单一Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ－Ｂｅｓｉｃｏｖｉｔｃｈ 分形维数的语音分割方法     

分形技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨．为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息,通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而运用中值滤波技术和非监督聚类算法对特征图象进行分割．实验结果表明,利用分形技术进行彩色纹理分割是非常有效的．     

股票价格的一种线性分形预测方法

主要研究股票价格的变化规律及对其未来价格的预测方法．通过对股票市场价格进行小波分析,发现股票价格的变化服从自相似性,并且满足某种拟周期性．而自相似是分形的一个重要特征,就可将股票价格的变化作为分形来进行研究．利用这一结论,找出了股票价格变化的线性分形插值函数,并提出一种线性分形预测方法来对股票价格进行预测．在数值试验中,对四川长虹的股票价格进行了分析,利用上述线性分形预测方法进行预测,得到了一些令人满意的结果,说明该方法是可行的．     

基于分形插值方法的股票价格模拟

分形插值方法是分形插值函数由迭代函数系统实现的一种方法,它可以看成是一种发展了的科学工作的通用语言.利用分形插值方法可以构造股票价格变化的分形函数,股票价格变化的规律属于非线性的,用此方法拟合Hausdorff度量空间中的经验数据,并可以利用MATLAB软件实现.本文阐述的是利用分形插值方法对网上实时深发展股票价格变化曲线进行模拟.通过多次的参数调节,模拟图形效果较好.     

基于成交量的股价序列构造及分形分析

构造了一种基于日历交易时间和基于成交量推进的股价转换函数 ,这种方法体现了量价配合和熵的思想 ,并在此基础上 ,通过 R/S分析法对上海股市的部分个股进行研究 .结果表明上海股票市场表现为高度正相关分形时间序列 ,且在短期内无明显循环周期     

股权分置改革前后中国股市混沌分形特征比较

股权分置一直是困扰中国股市的制度性缺陷.通过计算股改前后沪深两市4种指数的Hurst指数和分形维,来比较股改前后市场的混沌分形特征.得出一系列结论:中国股票市场具有混沌分形特征,股改明显加快了丧失初始条件记忆的速度;股改后市场的投资风险有加大的趋势;深市最少需要4个变量来建立市场的动力学方程,而沪市就至少需要5个变量,沪市比深市复杂些;股改后两市分形维有下降趋势,股改有提高市场效率的趋势.这些结论可为研究股权分置改革对中国股市的影响提供一点思路.     

上海股市价格行为的噪声色彩

运用R／S分析方法，通过分析分形布朗运动的分形噪声及其与Hurst指数H值之间的对应关系，实证检验了上海股市价格行为中存在的噪声色彩。结果表明，上海股市的价格变化和易变性变化分别呈现出明显的黑噪声和粉红噪声特征，这为理解我国股市的价格行为提供了一种可能。     

股票市场的分形特征

针对我国股票市场所具有的混沌特征，运用分形理论的方法对我国上证指数进行分析,给出一种构造生成元的新方法——尺度生成法，并采用此生成法构造出我国上证综合指数的生成元．根据分形迭代函数系统理论与方法，迭代生成我国上证综合指数的模拟走势图，并计算出其分形维数，从而得到了股市波动的复杂程度的定量值．     

分形插值方法及其应用

本文借助于自仿射变换的性质 ,讨论了给定数据点的分形插值法 ,给出了插值于一般数据点的分形插值函数。并用分形插值方法构造了股票价格变化的分形函数。     

基于分形插值与机器学习模型的股指分析和预测

股票市场预测一直是金融市场分析中的热点和难点,一些传统的预测模型很难对股票市场做出有效的预测;针对这一问题,将分形插值方法与机器学习算法相结合,提出了分形插值与SVM以及分形插值与BP神经网络两种混合模型;所提的混合模型利用机器学习算法首先计算出分形插值所需要的插值点,然后建立分形插值外推模型对所需其他值进行预测;实证结果发现两个混合模型的预测效果均比单独使用分形插值模型预测效果更佳,预测精度更高;因此分形插值方法与机器学习算法相结合所得到的混合模型,能较好地预测诸如股票市场指数等非平稳金融时间序列。     

基于EMD的中国股票市场分形特征研究

为揭示我国股票市场的分形特征, 利用经验模态分解及重标极差分析法(R/ S: Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征, 利用经验模态分解方法对沪深300 指数的收盘价格对数收益率进行分析, 并采用分形理论中的R/ S 分析法对固有模态函数进行实证研究, 以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性, 分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。     

股价指数的自相关与标度不变性分析

运用基本统计量分析我国股票市场收益率的分布状态,通过比较收益率自相关函数及收益率平方的自相关函数,判断序列的独立性,根据基于标准差时间序列计算的Hurst指数,对股票市场的有效性进行实证研究·结果表明,沪深两市收益率均不服从正态分布,存在非线性相关关系,Hurst指数大于05,股票价格为分形时间序列,表现出长期相关性,市场未达到弱式有效