节点文献
日内金融高频数据的异常点检测
【机构】 天津大学金融工程；
【摘要】 金融市场上有大量的波动,这些波动可能与经济事件相关．本文采用了基于WTMM((wavelet transfer modulus maxima的multifractal形式来检测在高频时间序列下的异常点的存在和定位。我们得到虽然日内高频金融数据和低频数据之间存在着很多统计特征的不同,但是小波的方法可以用于金融高频数据中的异常点的检测的结论。
- 【会议录名称】 全国自动化新技术学术交流会会议论文集（一）
- 【会议名称】全国自动化新技术学术交流会会议
- 【会议时间】2005-11
- 【会议地点】中国南京
- 【分类号】TP391.41
- 【主办单位】中国自动化学会、江苏省自动化学会、中国自动化学会应用专业委员会、中国金属学会冶金自动化分会