Multiple dimensioned mining of financial fluctuation through radial basis function networks
Multiple dimensioned mining of financial fluctuation through radial basis function networks
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通过径向基函数网络多维挖掘金融波动
DOI：
10.1007/s00521-014-1722-x
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发表时间：
2015-02
影响因子：
6
通讯作者：
Xiao, Jin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, John J.;Wang, Shouyang;Hu, Yi;Xiao, Jin
波动挖掘是金融市场领域最具挑战性的课题之一。本研究的主要贡献是提出了一个多维的金融市场波动挖掘模型。该方法首先利用小波滤波技术将原始金融时间序列分解为不同的信息，然后利用径向基函数网络的普适逼近能力和比普通网络更强的鲁棒性，将这些信息通过径向基函数网络进行处理。利用股指期货时间序列对该模型进行了实验分析，结果表明，这种多维方法具有一致的性能改善。
Fluctuation mining is one of the greatest challenging tasks in the field of finance market. The main contribution of this research was to propose a multiple dimensioned model for financial market fluctuation mining. In this approach, the original financial time series is broken down into different information by the wavelet filtering technique, and then, all this information is handled through radial basis function networks due to its universal approximation abilities and more robust than the ordinary networks. An experimental analysis is conducted with the proposed model using stock index future time series, revealing consistent performance improvement of this kind of multidimensional approach.
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DOI：
10.1080/18756891.2013.864472
发表时间：
2013-01
期刊：
Int. J. Comput. Intell. Syst.
影响因子：
--
作者：
Yi Xiao;Jin Xiao;Fengbin Lu;Shouyang Wang
通讯作者：
Yi Xiao;Jin Xiao;Fengbin Lu;Shouyang Wang
时间序列预测的混合模型
影响因子：
2.3
作者：
Yi Xiao;肖进;Shouyang Wang
通讯作者：
Shouyang Wang
影响因子：
1.9
作者：
M. Martens;Jason Zein
通讯作者：
M. Martens;Jason Zein
影响因子：
6
作者：
Chih-Ming Hsu
通讯作者：
Chih-Ming Hsu
影响因子：
6
作者：
A. K. Dhamija;V. K. Bhalla
通讯作者：
A. K. Dhamija;V. K. Bhalla