本文關(guān)鍵詞：股票的分類樹　出處：《華東理工大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：本文基于最小生成樹算法研究股票市場的分類問題。首先根據(jù)股票的每日收盤價(jià)計(jì)算股票間的相關(guān)系數(shù),將相關(guān)系數(shù)按一定的方法轉(zhuǎn)化為歐式距離,然后采用Prim算法根據(jù)距離生成最小生成樹以研究股票的聚類現(xiàn)象。按不同的步長和區(qū)間將靜態(tài)的最小生成樹拓展為動態(tài)最小生成樹序列,發(fā)現(xiàn)動態(tài)最小生成樹序列中,“長度／次數(shù)”這個指標(biāo),不隨著步長的變化而變化的規(guī)律。本文提出了構(gòu)造合成樹的方法,以上證50指數(shù)成分股作為分析對象,得出成份股股票的合成樹,發(fā)現(xiàn)合成樹的聚類情況要優(yōu)于Mantegna和Onnela構(gòu)造的最小生成樹。
[Abstract]:In this paper, the classification problem of minimum spanning tree algorithm research based on the stock market. Firstly, calculate the correlation coefficient between the stock according to the daily closing price of the stock, the correlation coefficient according to certain method into Euclidean distance, and then use the Prim algorithm based on clustering distance generate minimum spanning tree to research stock. According to the different length and interval minimum spanning tree static to the dynamic minimum spanning tree sequence, the dynamic minimum spanning tree sequence, the length / number "in the index, does not change with the variation of the step length is put forward in this paper. The method of making synthetic tree, the SSE 50 Index constituent stocks as the object of analysis, synthesis of tree stock that stocks found, clustering tree synthesis to minimum spanning tree is better than that of Mantegna and Onnela structure.

【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F830.91;O211.6

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1369723