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一种基于社会网络聚类的股票指数跟踪预测方法及系统

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摘要

本发明公开了一种基于社会网络聚类的股票指数跟踪预测方法，首先从第三方数据库中采集上月和当月的指数以及成份股数据，并对数据进行清洗，得到能用于研究的样本内数据和样本外数据；然后，用成份股间的相关系数计算度量距离，构建成份股间的社会网络，用自适应仿射传播聚类算法对网络进行聚类，提取每簇的聚类中心形成股票池,并用指数跟踪优化模型实现股票池股票对标的指数的最优跟踪，确定指数跟踪的最优权重；最后，将样本内训练得到的股票池和最优权重运用于样本外数据的指数跟踪，得到预测的指数。本发明还提出一种股票指数跟踪预测系统，构建的股票池相关性低、跟踪误差较小、复制结果稳定性好，实现了对指数的精确跟踪。

著录项

  • 公开/公告号CN106897797A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-06-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201710100466.2

  • 发明设计人 刘海飞;许金涛;

    申请日2017-02-23

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q40/04(20120101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人朱小兵

  • 地址 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

  • 入库时间 2023-06-19 02:40:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-07-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20170223

    实质审查的生效

  • 2017-06-27

    公开

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