一种金融时间序列区域分割方法的研究

金融时间序列指描述不同金融产品诸如股票、汇率与基金等的时间序列.它与金融市场中人类的各种经济活动密切相关,呈现出复杂多变的状态.为了从海量的金融数据中发现有价值的,可用于投资的信息,大量学者采用数据挖掘来对金融时间序列作数据提取和处理.由于金融时间序列具有高噪声、非平稳性、潜在的周期性等特性,如果直接在金融时间序列的原始数据的基础上进行数据挖掘,会导致结果失败或是取得不理想的挖掘效果.而在数据挖掘前能对原始数据进行数据清洗、数据集成等预处理,数据挖掘质量将达到更好地效果.作为金融时间序列的一个重要分支,股票时间序列预测方法通常采用分段线性表示PLR(Piecewise Linear Representation)进行时间序列的预处理.但是PLR算法存在采用单一的拟合误差作为阈值,分段效果不太理想,算法本身的通用性,时间复杂度等性能都有待提高等缺点.本文提出了金融时间序列区域分割方法,该方法在定性和定量上都优于传统的分段线性方法.

Research on the region based segmentation method of financial time series

In financial time series prediction and data mining research, Piecewise Linear Representation (PLR) is generally used for time series data preprocessing, but the PLR algorithm uses a single fitting error as the threshold, and the segmentation effect is not ideal, and the versatility, time complexity and other shortcomings of PLR need to be improved. This paper proposes a financial time series region segmentation method, which is superior to the traditional piecewise linear method in both qualitative and quantitative.