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多维球面模型及其在股市场分析中的应用——金融数学的新思考 总被引：2，自引：0，他引：2
多维球面模型是从资源监测发展起来的,基于向量的多元分析方法,向量是既有量值,又有方向的变量,多维球面模型把传统的向量分析从三维扩展到任意多维,可以同时处理任意多个变量。多维球面模型定义了向最除法,可以处理指数增长,因此特别适用于生物、金融、信息、经济等领域的谱量,应用于基因市场时,模型以基金为坐标轴建立多维基金空间,用多元向量表示基金市场;以向量长度做指数表示市场的理值,以向量的方向表示市场状态;并用后前余弦的商表示市场的动态,称多维即时趋势;进而根据趋势值将基金排序,根据基金的序位决定售购,在7个月（1998.6.19－1999.1.29）的投资实验中,多维球面模型指导的个人退休基金的增率是25.82％,这个增率不仅超过了20个基金市场的平均增率（2.64％）,而且超过了市场中最好的基金的增率（18.98％）。目前,沿不能用传统的风险或投机的概念来解释MDSM的高增率,多维球面模型假定变量夫关,所以它的应用可以被扩展到任意多支基金。 相似文献
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超球面模型应用于股票排序的探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
探讨把超球面模型（ＭＤＳＭ），一种基于定义了向量除法的多维空间的数据分析技术，应用于股票排序的可能性．ＭＤＳＭ把股票市场作为多维指数增长系统，用多元向量表示股市状态，并定义余弦向量的商为多维即时趋势，以表示股票市场的动态．用即时趋势排列股票的结果与使用股票回报率的排序一致 相似文献
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