[發明專利]基于可視圖原理的高維金融時間序列的階段劃分方法在審

申請號：	202210616987.4	申請日：	2022-06-01
公開（公告）號：	CN115048436A	公開（公告）日：	2022-09-13
發明（設計）人：	胡軍;張玉潔;龍見焯	申請（專利權）人：	優米互動（北京）科技有限公司
主分類號：	G06F16/248	分類號：	G06F16/248;G06F16/215;G06F16/2458;G06Q40/00
代理公司：	北京知呱呱知識產權代理有限公司 11577	代理人：	胡樂
地址：	100096 北京市***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于視圖原理金融時間序列階段劃分方法
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【說明書】：

本發明公開了一種基于可視圖原理的高維金融時間序列的階段劃分方法，具體包括：獲取高維金融時間序列數據，將所述高維金融時間序列數據映射為一個復雜網絡，得到一個多層網絡，再通過熵權法，得到每一層維度的權重，根據得到的每一層維度的權重，對多層網絡采用線性加權和法得到耦合后的網絡，并根據該耦合后的網絡獲取該網絡的所有節點，對所述耦合后的網絡進行階段劃分，得到社團劃分結果，根據優化后的模塊度函數對所述耦合后的網絡進行階段劃分，得到社團劃分結果，將社團劃分的結果，反饋回高維金融時間序列數據，從而得到高維金融時間序列的不同階段。提供了一種有效的階段劃分方法，能夠為金融工作者在分析金融市場中提供支持與幫助。

技術領域

本申請涉及高維金融時間序列的階段劃分技術領域，特別是涉及一種基于可視圖原理的高維金融時間序列的階段劃分方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著經濟的不斷發展，金融市場產生越來越的數據，這些數據很多都是時間序列數據并且是非線性的高維時間序列，因此，如何在這這些高維的時間序列的數據中挖掘出有用的信息，對于現在的業界與學界來說，就顯得尤為重要，因此也誕生了很多時間序列數據的特征提取方法。但是隨著一種新的時間序列分析的模型的提出，我們發現該模型能夠很好的用于金融市場的中的高維時間序列特征提取，該模型就是可視圖算法，其主要的過程是將時間序列映射成為復雜網絡，根據每個時間節點上數據值，通過兩兩比較是.否滿足條件，來建立連邊，若是滿足條件則建立連邊，不滿足，則不建立連邊，最終得到一個復雜網絡，目前該模型將時間序列轉化為復雜網絡模型的技術比較成熟，但是如何針對于這一網絡提出相對應的分析模型，則還沒有形成針對性的方法，不能直接采用現有的算法直接對該網絡進行分析，也并未有對現有股票和期貨的高維金融時間序列數據進行階段劃分方法。

發明內容

基于此，針對上述技術問題，提供一種基于可視圖原理的高維金融時間序列的階段劃分方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

第一方面，一種基于可視圖原理的高維金融時間序列的階段劃分方法，所述方法包括：

獲取高維金融時間序列數據，并對該高維金融時間序列數據進行清洗，得到降低噪聲的高維金融時間序列數據；

將所述高維金融時間序列數據映射為一個復雜網絡，得到一個多層網絡；

通過熵權法，對所述多層網絡中高維時間序列進行分析，得到每一層維度的權重；

根據得到的每一層維度的權重，對多層網絡采用線性加權和法得到耦合后的網絡，并根據該耦合后的網絡獲取該網絡的所有節點；

基于預先構建的模塊度函數Q，通過遺傳算法進行優化，對所述耦合后的網絡進行階段劃分，得到社團劃分結果；

將社團劃分的結果，反饋回高維金融時間序列數據，從而得到高維金融時間序列的不同階段；

根據得到的高維金融時間序列的不同階段，生成相應的劃分結果圖并輸出。

上述方案中，可選的，所述對該高維金融時間序列數據進行清洗包括：缺失值補充：通過插值法將缺失的高維金融時間序列數據進行補充；數據格式整理：對高維金融時間序列數據的格式進行統一；

異常值處理：找出高維金融時間序列數據中的異常值，采用平滑法將異常值進行替換。