【摘 要】
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由于时间序列的多重分形描述要求非常大的数据且伴有很强的噪声,时间序列的非线性研究进展较为缓慢,金融市场的时间序列的两大特性:长期记忆性和自相似性,表明金融市场的时间
【机 构】
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成都理工大学 四川 成都 610051
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由于时间序列的多重分形描述要求非常大的数据且伴有很强的噪声,时间序列的非线性研究进展较为缓慢,金融市场的时间序列的两大特性:长期记忆性和自相似性,表明金融市场的时间序列具有非线性和分形的特征.本文在非线性时间序列的研究模型基础上,结合分形的多重维度本质提出了基于黄金走势的时序分割和特征匹配模型并验证该模型的有效性.
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