| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 分形理论 | 第11-12页 |
| 1.2.2 对冲 | 第12-13页 |
| 1.2.3 时间序列表示 | 第13-14页 |
| 1.2.4 金融时间序列预测中的数据挖掘应用 | 第14页 |
| 1.2.5 文献述评 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容与框架 | 第15-17页 |
| 1.4 创新点 | 第17-18页 |
| 2 群集对冲等关键概念与其它理论基础 | 第18-28页 |
| 2.1 群集对冲等相关概念 | 第18-19页 |
| 2.1.1 群集对冲 | 第18页 |
| 2.1.2 对冲序列 | 第18页 |
| 2.1.3 网格 | 第18-19页 |
| 2.1.4 对冲序列观察点 | 第19页 |
| 2.2 群集对冲研究思路 | 第19-20页 |
| 2.3 观察点的发现确定策略 | 第20页 |
| 2.4 群集对冲时间序列表示法 | 第20-22页 |
| 2.4.1 网格状态编码 | 第20-21页 |
| 2.4.2 移动平均网格 | 第21-22页 |
| 2.4.3 可变的观察点未来方向 | 第22页 |
| 2.5 基于特征统计的观察点参数的寻优统计 | 第22-23页 |
| 2.6 分形理论概述 | 第23-28页 |
| 2.6.1 有效市场假说 | 第23-24页 |
| 2.6.2 分形市场假说 | 第24-25页 |
| 2.6.3 分形理论的特征 | 第25页 |
| 2.6.4 分形指标 | 第25-26页 |
| 2.6.5 R/S分析 | 第26-27页 |
| 2.6.6 移动Hurst指数 | 第27-28页 |
| 3 对冲序列计算及其有效性检验 | 第28-41页 |
| 3.1 数据获取与对冲品种选择 | 第28-29页 |
| 3.1.1 数据获取 | 第28页 |
| 3.1.2 对冲品种选择 | 第28-29页 |
| 3.2 对冲序列计算 | 第29-30页 |
| 3.3 分形自相似性检验 | 第30-33页 |
| 3.4 收益率正态性检验 | 第33-36页 |
| 3.4.1 大豆对冲序列 | 第34页 |
| 3.4.2 豆粕对冲序列 | 第34-35页 |
| 3.4.3 豆油对冲序列 | 第35-36页 |
| 3.5 收益率R/S实证检验 | 第36-38页 |
| 3.6 利用V统计量确定非周期循环长度 | 第38-41页 |
| 4 对冲序列移动Hurst的窗口确定及计算 | 第41-48页 |
| 4.1 移动Hurst计算 | 第41页 |
| 4.2 观察点特征统计数据 | 第41-42页 |
| 4.3 移动窗口长度确定方法 | 第42-48页 |
| 4.3.1 大豆对冲序列 | 第43-45页 |
| 4.3.2 豆粕对冲序列 | 第45-46页 |
| 4.3.3 豆油对冲序列 | 第46-48页 |
| 5 Hurst平滑周期与阈值的选择方法及观察点的处理 | 第48-59页 |
| 5.1 Hurst平滑周期与阈值的确定 | 第48-56页 |
| 5.1.1 大豆平滑周期优选 | 第48-50页 |
| 5.1.2 豆粕平滑周期优选 | 第50-51页 |
| 5.1.3 豆油平滑周期优选 | 第51-53页 |
| 5.1.4 大豆Hurst阈值优选 | 第53-54页 |
| 5.1.5 豆粕Hurst阈值优选 | 第54-55页 |
| 5.1.6 豆油Hurst阈值优选 | 第55页 |
| 5.1.7 对冲序列移动Hurst优选周期与阈值汇总 | 第55-56页 |
| 5.2 观察点的选择及特征数据提取 | 第56-59页 |
| 5.2.1 观察点的选择 | 第56-57页 |
| 5.2.2 特征数据提取 | 第57-59页 |
| 6 基于决策树的模式发现与验证 | 第59-64页 |
| 6.1 决策树概述 | 第59页 |
| 6.2 建模与验证思路 | 第59-60页 |
| 6.3 大豆样本数据的模式发现 | 第60-61页 |
| 6.4 对豆粕对冲序列验证 | 第61-62页 |
| 6.5 对豆油对冲序列验证 | 第62-64页 |
| 7 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 后记 | 第69-70页 |