分析系数股票分类树

论文导读：
摘要：本论文基于最小生成树算法探讨股票市场的分类不足。首先根据股票的每日收盘价计算股票间的相联系数,将相联系数按一定的策略转化为欧式距离,然后采取Prim算法根据距离生成最小生成树以探讨股票的聚类现象。按不同的步长和区间将静态的最小生成树拓展为动态最小生成树序列,发现动态最小生成树序列中,“长度／次数”这个指标,不随着步长的变化而变化的规律。本论文提出了构造合成树的策略,以上证50指数成分股作为浅析对象,得出成份股股票的合成树,发现合成树的聚类情况要优于Mantegna和Onnela构造的最小生成树。关键词：股票分类论文相联系数论文最小生成树论文合成树论文
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Abstract6-8
第一章 绪论8-11
第二章 基本论述11-16

2.1 时间与11

2.2 相关基本统计量11-12

2.3 金融的投资风险12-13

2.4 现代投资组合论述13-16

第三章 构造策略16-23

3.1 数据处理16-17

3.2 自变量的选取17

3.3 相联系数的定义17-18

3.4 距离的定义18-19

3.5 股票分类树的构造策略19-20

3.6 分类树的动态化20-21

3.7 树序列的合成树的构造策略21

3.8 树的中心点21-23

第四章 结果浅析23-41

4.1 基本统计量23-24

4.2 不同变量定义下的静态树24-27

4.3 不同相联系数下的最小生成树27

4.4 不同距离定义下的最小生成树27-28

4.5 动态最小生成树28-34

4.6 合成树34-36

4.7 股票的聚类浅析36-39

4.8 股票的投资树39-41

第五章 结论41-42
参考文献42-45
致谢45