基于优化阈值法的股票网络构建与重要节点判别

研究了中国股票市场牛市、熊市、平稳震荡3个典型时期的主要性质与特征.首先收集了这3个时期的金融市场数据,用优化阈值法构建网络.之后对构建的网络进行社团划分,并在此基础上挑选出了对于社团重要的点;同时利用节点中心性经典指标:度中心性、介数中心性和紧密中心性挑选出了网络中重要的节点.     

静态全符号网络的社群结构

为解决传统社群结构理论难以分析集群行为中的个体与关系特征等问题,在原有社群结构理论的基础上提出全符号网络下的社群结构理论,从而反映出个体聚类的综合特征。首先,基于带有关系属性与节点属性的全符号网络,在综合考虑网络个体、关系与结构属性的基础上,定义出全符号网络社群结构的定义,即一个可以被分为不同子网络的结构,其中子网络内部节点属性大致相同,关系连接稠密,且大部分由正边相连,而子网络之间节点属性不同,关系连接稀疏,且由负边相连;其次,基于Newman提出的模块度指标,结合网络的节点、关系、结构这3层因素构建出全符号网络下的模块度指标,同时利用遗传策略对该的指标优化实现了全符号网络的社群结构探测。基于不同网络属性的实验发现,相比传统社群结构指标,新指标可以有效识别出这些属性的差异,解决了传统社群结构探测方法不能分辨网络节点属性与关系属性的问题,为个体聚类研究提供新的路径与方法。     

应用复杂网络研究板块内股票的强相关性

为探索股票之间相互影响的行为,提高投资组合构建能力,以中国股市煤炭、电力板块股票为节点,以近19年股票对数回报的相关系数为边,建立复杂网络模型。通过对网络拓扑参数计算,发现该网络为无尺度网络,节点度分布负幂指数小于1,无权网络和加权网络平均集聚系数分别为0.68和0.41。对网络中心性进行了测量,发现000723,601898,601918三个节点是整个网络的核心节点;网络可划分成两个分区,并抽取出一个高度耦合的具有13个节点的中心网络,对整体网络有很大影响。     

参照零模型的符号社交网络理论研究

 结构平衡理论和地位理论是社交网络领域的重要理论,可以用来分析同时具有正向和负向连边的社交符号网络。提出了3种新的随机断边重连零模型,基于随机断边重连和符号随机置乱两大类零模型,对符号社交网络的地位理论和结构平衡理论进行了系统研究。发现基于零模型不但可以验证两种理论在实证网络中的准确性,还能揭示正边、负边拓扑结构和连边符号相关性对于整个网络性质的影响。提出了一个新框架,研究能否将有向符号网络转化为无向符号网络,发现目前常用的将有向符号网络转化成无向符号网络的方法在有些情况下对于研究社交网络理论是不合适的,存在着信息损失;讨论了非符号有向网络中的势能理论。     

符号网络中融合聚集系数与符号影响力的链路预测算法

为快速、准确地实现符号社会网络中的链接预测与符号预测双重目标，提出一种融合共同邻居节点的聚集系数与连边符号影响力的链路预测算法。基于结构平衡理论，有效利用节点的度、聚集系数、路径上的中间传输节点、连边符号及其影响力等信息，分别定义了两节点基于一阶共同邻居和二阶共同邻居的相似性，最终得到两节点的总相似性得分，用其绝对值度量两节点建立链接的可能性，通过其符号获得链接的符号预测结果，从而实现符号网络中的链路预测。在6个有代表性的符号网络数据集上进行了实验，以AUC、调整的Precision’、Accuracy等为评价指标，对比了多个符号网络链接预测算法，并进行了可调步长参数的敏感性分析。实验结果表明，所提算法在符号网络链接预测与符号预测两方面均达到了较好的性能，无论是稀疏网络还是负链接预测，准确性均高于其他算法。     

一种超网络演化模型构建及特性分析

现实世界的很多超网络比如科学家合作超网络,演员合作超网络,WorldWideWeb（WWW）以及引文超网络都具有超边的增长和优先连接机制.基于这个原则,本文构建了一种超网络动态演化模型,并介绍了这个模型的一些基本拓扑性质,如节点度、节点超度、超边的度等.在此演化模型上重点理论分析了超度分布的特性,并进行了仿真实验,发现随着网络规模的增大,这个超网络动态演化模型的超度分布遵循无标度的特性.     

全球航运网络鲁棒性和脆弱性研究

通过对全球航运网络节点度分布、度值相关性和节点度与介数相关性分析发现,度值大的节点优先与度值较大节点连接,度值大的节点介数也较大,因而度值较大的节点对网络影响程度较大.选择度值较大节点为优先攻击目标进行选择删除,随机生成节点序列作为出错目标进行随机删除,进而研究在出错和攻击情况下,全球航运网络聚集系数、平均距离、孤立节点比率和网络效率的变化情况.通过分析发现全球航运网络具有较好的鲁棒性,但网络较脆弱.     

RSSI模型参数动态修正的协作定位算法

提出一种结合接收信号强度指示(RSSI)模型参数动态修正和协作定位的RSSI改进算法.首先,利用高斯滤波对RSSI值进行优化,根据锚节点间的距离和RSSI值动态修正RSSI模型参数;然后,利用共线度有效阈值选取适合定位的锚节点组,由加权三边定位法得到节点坐标;最后,引入协作定位,利用锚节点置换策略自适应地选取已定位节点进行升级,升级节点作为锚节点参与协作定位.实验结果表明:在相同的环境下,RSSI改进算法较其他算法能有效降低测距误差,提高未知节点的定位精度.     

几类复杂网络的节点乘积度分布

节点乘积度刻画了复杂加权网络中边的权重或负载.研究节点乘积度分布对进一步理解加权网络中不同权值的边的分布情况及其对网络行为产生的影响有重要的作用.通过对几类经典网络模型的节点乘积度分布进行理论推导和仿真验证发现,网络的节点乘积度分布可以区分不同的网络演化模型;网络的节点乘积度分布与其度分布相似,但节点乘积度分布能更好的区分ER随机图网络和NW小世界网络.另外,节点乘积度分布与网络的传输性能之间存在相关性,具有实际应用价值.     

基于中心度发现的中心社团

使用度中心度与流介数中心度相结合的方法,首先计算出节点的度中心度和流介数中心度,得出网络中的几何中心点和信息、物质或能量在网络上传输时经过路径最多的节点,并将这两个指标作为一个整体考虑,得到这两个指标相对比较大的节点,再在这些节点和其邻居节点上利用CPM社团发现算法,从而发现网络中的中心社团.此方法可以发现网络中相对"重要"的社团,对复杂网络上的传播机理、相继故障等分析都有一定的意义.随后利用该方法分析兰州市公共交通线路网络的中心社团结构,结果表明该社团在网络中的确可以起到比较重要的作用.     

基于无标度网络的深圳证券交易市场特性分析

应用无标度网络理论对深圳证券交易市场进行了分析,以抽样的方式选取2004年以前在深圳证券交易所上市并且持续交易的300家股票为节点,股票价格波动相关性为边,构建了深圳证券市场网络。验证了其无标度的特性,并且在特定值下对该网络的度分布指数进行了计算,结果表明深圳证券市场中存在很多有影响力的股票,且这些股票价格的波动会对其它股票和市场造成较大影响。     

上海证券市场的复杂网络特性分析

证券市场作为一个复杂的经济系统,可以用复杂网络来抽象和描述.选取2002年以前在上海证券交易所上市,并且在2002年初至2004年末在上海证券交易所持续交易的股票为节点,股票价格波动相关性为边构建一个无向无权的证券市场网络.利用复杂网络的理论和研究方法,分析该网络的拓扑结构,发现该网络具有典型复杂网络的统计特性——小世界效应和无标度特性,从而为研究证券市场提供了一个新的视角.     

我国证券市场波动性与流动性的复杂网络特性

分别基于股票价格波动相关性、流动性相关性,运用阈值法构建了我国沪深股票市场股票关联网络,研究网络的拓扑特征.实证研究表明:股票之间的价格波动和流动性大多呈同向变动趋势;在一定的阈值区间内,股票关联网络具有小世界性,表明单个股票价格波动或流动性的增减,可以通过网络传染给其他股票,同时这种传播在集团内部更为容易;并且在特定阈值区间内,股票关联网络的度分布具有无标度性,说明我国股票市场中存在少量的具有较大市场影响能力的股票,它们对网络的整体价格波动(流动性)关联起着重要作用.实证研究结果对股票投资组合风险管理具有一定的指导意义.     

投资者情绪与股票收益间的关系研究

在构建投资者情绪指数的基础上,分别采用线性和非线性Granger因果检验对投资者情绪与股票收益间的关系进行研究,并进一步研究不同市态下两者间的关系.研究结果表明,在全样本下,投资者情绪与股票收益间存在单向的线性因果关系和显著的双向非线性因果关系,表明使用非线性Granger因果检验的方法,能够更全面地了解中国投资者情绪与股票收益间的关系;在牛市和熊市状态下,投资者情绪与股票收益间的非线性因果关系并不一致,这与中国股票市场的实际情况是相符合的,说明中国股票市场中存在大量的非理性情绪.     

基于有符号距离场的矿山三维模型布尔运算

针对复杂形态的矿山三维模型构建,提出一种基于三角网格的有符号距离场的三维模型布尔运算算法.首先借助方向包围盒层次树快速计算三角形之间的交线,然后通过约束德洛内三角剖分对候选的三角形逐个进行拆分,分别计算三角网格模型的顶点、边和面的角度加权伪法矢,建立要运算的2个三角网格的有符号距离场,从而根据有符号距离场确定拆分后三角形单元与另一个模型的位置关系,最终根据布尔运算类型进行取舍得到表面模型的运算结果.该算法能有效的对三角网格表面模型实施布尔运算,适用于各种复杂的矿山三维模型.     

上海股票市场网络拓扑指标与波动率的相关性

以股票作为网络的节点,股票间关联性作为边,使用最小生成树方法构建上海证券市场股票网络,计算网络的基本拓扑指标,分析这些指标与股票市场波动率的相关性.结果表明:网络的平均路径长度和市场波动率成负相关,当市场波动率越高,节点之间的距离越短,网络收缩越紧密;平均占有层和市场波动率成负相关,当市场波动率增加,网络中的点更趋近于中心节点;节点的最大度和市场波动率成正相关,随着市场波动率增加,网络节点之间的关联性增强,协同运动趋势增强.通过分析股票网络拓扑指标的变化规律从而对股票市场波动的变化进行预测.     

台湾股票市场harness事件的统计分布

通过把复杂网络的最新统计工具harness统计应用到股票市场数据分析中,分析了2006～2009年4年间台湾股票价格浮动的统计行为.通过分析涨、跌harness事件的互补累积分布,结果表明台湾股票价格浮动的harness事件表现出指数分布性质,这间接说明以历史数据为基础的单一股票演化趋势是难以预测的.