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基于熵算法的股票指数高频数据复杂度测算与评价
引用本文:
温博慧,袁 铭,侯 笠.基于熵算法的股票指数高频数据复杂度测算与评价[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2015(1):19-25.
作者姓名:
温博慧
袁 铭
侯 笠
作者单位:
(1.天津财经大学 经济学院 ,天津 300222;2.天津财经大学 理工学院 ,天津 300222)
摘 要:
在日内高频环境下检验基于兼容法的柯尔莫哥洛夫熵、样本熵和模糊熵等复杂度测算方法对我国沪深300股票指数的测算效率,并运用筛选后的有效算法分阶段研究和比较了序列复杂度的变化过程与变化幅度.结果表明,模糊熵算法是一种更适用于我国沪深300股票指数的有效复杂度测算方法,其对相似容忍度的敏感性更低,测度值连续性更好.随时间推移,我国沪深300股票指数复杂度整体呈上升趋势,而相较于发达市场甚至周边新兴市场其复杂度偏低.
关 键 词:
沪深300股票指数
复杂度
kolmogorov熵
样本熵
模糊熵
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