-
题名基于Zigzag的K线趋势拐点识别算法设计与实现
被引量：2
- 1
-
-
作者
蒋慧敏
-
机构
合肥工业大学信息工程系
-
出处
《计算技术与自动化》
2017年第4期68-71,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61403116)
校级大学生创新创业训练计划项目(2016CXCY506)
-
文摘
使用Zigzag指标预测期货价格的走势是构造期货程序化交易系统中K线特征趋势算法交易模型的关键技术之一。针对期货程序化交易系统中Zigzag指标函数的实际开发需要,提出了一种基于Zigzag的K线趋势中的高点、低点和拐点的识别算法。为了提高K线特征趋势交易模型的收益率,借助该算法对特定的期货时间序列进行K线模式识别,并对其Zigzag的深度、偏差和后退等参数进行优化。实验结果表明:该算法识别精度高,稳定性好,能很好地满足期货程序化交易系统的K线趋势拐点快速识别的需要。
-
关键词
拐点
识别算法
zigzag指标
K线
期货
-
Keywords
inflection
recognition algorithm
zigzag index
K-line
futures
-
分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名融合深度学习和知识图谱的金融时间序列建模与预测
被引量：1
- 2
-
-
作者
蒋慧敏
陈锋
-
机构
中国科学技术大学信息科学技术学院
-
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第9期1793-1800,共8页
-
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0840206)资助.
-
文摘
金融时间序列预测遵循不同的模式,由于用户行为的改变或环境本身的改变,这些模式可能随着时间的推移而改变.股票走势预测作为金融时间序列预测中最具挑战性的任务之一,目前的研究主要集中在公开市场数据上,而没有充分考虑行情局部趋势特征模式和交易行为相关性分析.本文提出了一个融合历史交易数据和关联市场信息的面向局部特征模式的深度神经网络趋势预测模型.首先,通过改进的Zigzag技术指标识别算法识别金融时间序列的重要点,并对局部趋势特征进行建模;然后,利用知识图谱和图嵌入技术来融合市场信息和行情交易特征信息,并与感知重要点等K线指标信息进行多特征融合.最后,将上述这些信息输入到基于注意力的双向长短期记忆网络进行股价走势预测.实验结果表明,所提出的模型具有较好的有效性、可用性与稳健性.
-
关键词
时间序列
zigzag指标
趋势预测
长短期记忆网络
知识图谱
-
Keywords
time series
zigzag indicator
trend prediction
long-short term memory network
knowledge graph
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
