【数据分析】基于matlab分形结构在生物医学时间序列中的应用:多重分形去趋势波动分析 (MFDFA) 【含Matlab源码 7566期】, 视频播放量 16、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 砖家wang, 作者简介 完整代码 论文复现 程序定制 期刊写作 科
分形mfdfa期货多重实证价格 基于MF—DFA的中国商品期货价格的多重分形实证分析苑莹庄新田东北大学工商管理学院,辽宁 沈阳110004yuanying1980@126。com摘要:运用消除趋势波动分析方法,对之前较少被研究的中国铜和大豆两个期货品种的价格时间序列进行实证研究发现,两种期货价格均存在明显的多重分形特征,仅用单一的标度指数对...
基于MFDFA股票时间序列聚类分析及其应用 摘要: 多重分形消除趋势波动分析法(MF-DFA) 不仅能够去除股票时间序列的长期趋势波动,还能够精确反应股票时间序列的多重分形特性。首先利用MF-DFA方法对股票时间序列进行多重分形分析,结果表明,相比标准多重分析,MF-DFA方法更能反映时间序列的多重分形特性。其次,定义一种以多重...
南京邮电大学硕士学位论文基于MF-DFA和Hurst指数的心电病理信号分析姓名: 赵烨南申请学位级别: 硕士专业: 信号与信息处理指导教师: 王俊2011-03 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 2 p. 人身伤害事故应急处置 10 p. Acetylcholine synthesis in different regions of the central nervous system 37 p. ...
基于滑动窗口mf_dfa的股票风格资产收益多重分形分析 文档格式: .pdf 文档大小: 802.8K 文档页数: 9页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 1 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 论文--期刊/会议论文 基于滑动窗口mf_dfa的股票风格资产收益多重分形分析,基于滑动窗口mf_dfa的股票风格资产收益多重分形分析, ...
基于MF—DFA的股票时间序列聚类分析及其应用
基于MFDFA与Hurst指数的心电病理信号分析 南京邮电大学 硕士学位论文 基于MF-DFA和Hurst指数的心电病理信号分析 姓名:赵烨南 申请学位级别:硕士 专业:信号与信息处理 指导教师:王俊 2011-03
基于改进型MF-DFA的月径流序列多重分形分析
本文运用多重分形理论,对2010年4月20日至2016年2月25日的CSI300期指(IF0001)日收益率的标度突变现象进行了实证分析。 二、MF-DFA分析法 多重分形消除趋势波动分析法(MultifractalDetrended Fluctuation Analysis,MF-DFA),可以有效验证一个非平稳时间序列是否具有多重分形性[5]。 三、实证分析 现在,运用MF-DFA分析...
风格投资已逐渐成为基金构建投资组合的一种主流量化投资方法.本研究在分析风格资产收益呈分形特征的基础上,通过引入滑动窗口技术对传统的多重分形消除趋势波动分析法(MFDFA)加以改进,并对中信标普公司推出的6种股票纯风格资产指数日收益率序列的波动特征进行研究,实证结果发现:滑动窗口技术能有效减少因分割连接点处的不连...