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日内金融高频数据的异常点检测

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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(wavelettransfermodulusmaxima）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.

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来源
《2005全国自动化新技术学术交流会》|2005年|427-430|共4页
会议地点南京
作者
张维; 天津财经学院; 刘博; 张小涛;
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作者单位

中国金属学会;

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类函数论;数量经济学;
关键词
日内高频数据; 异常点检测; 金融数据; 金融市场; 时间序列; 小波分析;

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