本文選題：序列比對　切入點：相似度導(dǎo)向型矩陣　出處：《管理評論》2017年03期

【摘要】：將生物信息學(xué)中的序列比對方法引入金融時間序列分析,可以捕獲變量的大尺度特征,抑制噪聲,并能從不同角度挖掘系統(tǒng)的隱含模式,且無需過度的前提假設(shè)。本文在已有序列比對方法的基礎(chǔ)上,提出了兩種用于金融序列比對的打分矩陣的構(gòu)造方法,即相似度導(dǎo)向型矩陣和目的導(dǎo)向型矩陣,前者側(cè)重于反映歷史數(shù)據(jù)信息,可用于發(fā)現(xiàn)序列的對應(yīng)模式,后者考慮對序列進行比對的目的,可用于提取序列的特征片段。應(yīng)用該方法,本文對上證綜指和深證成指的漲跌特征及其相關(guān)性進行了實證研究,得到了良好的研究效果,印證了將該方法引入金融領(lǐng)域分析的可行性和有效性。
[Abstract]:The method of sequence alignment in bioinformatics is introduced into financial time series analysis, which can capture the large scale characteristics of variables, suppress noise, and mine the hidden patterns of the system from different angles without excessive presupposition.In this paper, based on the existing sequence alignment methods, two methods of constructing financial sequence alignment scoring matrix are proposed, namely similarity oriented matrix and objective oriented matrix. The former focuses on reflecting historical data information.It can be used to find corresponding patterns of sequences, which can be used to extract feature fragments of sequences.Using this method, this paper makes an empirical study on the characteristics and correlation of the Shanghai Composite Index and the Shenzhen Composite Index, and obtains a good research effect, which confirms the feasibility and effectiveness of introducing this method into the financial field analysis.
【作者單位】： 中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心;中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71101146) 中國科學(xué)院大學(xué)校部教師與研究所科研合作專項基金(Y55202KY00)
【分類號】：F832.51

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本文編號：1699816