为什么我算出来股票市场不是混沌的?
我对上证指数收益率时间序列采用G-P算法计算关联维.发现,就取一年(如2006年)的数据的话,画出来的lnC(r)-ln(r)是趋向于收敛的.
即随着嵌入维数m增大到一定程度,所得曲线的线性部分是几乎平行的,关联维数d大致为3~4之间,这和我曾经看到的一些论文的数据是一样的.
但是,我取了1997-2006近十年的数据去做同样的事情,发现,随着m的增大,关联维数一直变大,也就是说股票市场是随机的?
这是怎么回事?
最近一直被这个问题困扰,希望高手指教! 受噪声影响了吧 你怎么处理这些数据的? 我取的是上证综合指数日收益率时间序列(我认为收益率是这样的:(今天的股指-昨天的股指)/昨天的股指)
这是数据选取的问题,还是那段时间本身就不是混沌的. 可以参考《中国股票市场的混沌特征分析》
回复 #1 guobin 的帖子
把代码贴出来看看! 原帖由 guobin 于 2007-4-2 08:57 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif我对上证指数收益率时间序列采用G-P算法计算关联维.
发现,就取一年(如2006年)的数据的话,画出来的lnC(r)-ln(r)是趋向于收敛的.
即随着嵌入维数m增大到一定程度,所得曲线的线性部分是几乎平行的,关联维数d大致 ...
你这里的m是嵌入维数吗?
在对时间序列分析时,一开始随着嵌入维数m变化,分形维数变化很明显。但是多试几组数据,寻找最佳的嵌入维数,这时就会收敛。
这是我在做齿轮振动信号的分形维数时的经验,希望对你有用! 原帖由 无水1324 于 2007-5-24 10:39 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
你这里的m是嵌入维数吗?
在对时间序列分析时,一开始随着嵌入维数m变化,分形维数变化很明显。但是多试几组数据,寻找最佳的嵌入维数,这时就会收敛。
这是我在做齿轮振动信号的分形维数时的经验, ...
搂主已经说明m是嵌入维数了
如果搂主得计算没有错误的话,正如搂主所说,可能是随机的 原帖由 gghhjj 于 2007-5-25 07:05 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
搂主已经说明m是嵌入维数了
如果搂主得计算没有错误的话,正如搂主所说,可能是随机的
是我没有看清楚,
不过还是多换一下时间延迟和嵌入维数比较计算一下 原帖由 无水1324 于 2007-5-25 08:48 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
是我没有看清楚,
不过还是多换一下时间延迟和嵌入维数比较计算一下
同意,有的时候要多算一些情况才能看出来结果是否正确
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