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佳隆股份股票:互信息的最大信息系数法在股市关联度上的应用

作者:admin
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日期:2020-10-25 09:29

股票委托未报-拉伸股票

2020年10月25日发(作者:唐庚)
龙源期刊网 http:
互信息的最大信息系数法在股市关联度上的
应用

作者:高凤

来源:《新西部·中旬刊》2014年第10期

【摘 要】 本文阐释了最大信息系数及其应用法,在引入互信息的情况下,探讨了模型的
应用、对比及 结果分析与模型评价。认为,基于2012-11-09到2014-03-14的上证综合指数与
深证 综合指数,计算出的MIC值(0.8141)捕捉到了两者间的强关联度,符合以周为单位的时
间轴变 化趋势,此结果为长、短期投资,保险及公司调用资金方面提供了借鉴,从而达到投资
最佳化,控制风险 最小化。最大信息系数法创新性的识别出了数据间的复杂关系,而线性回归
法误差较大,从而证明了最大 信息系数法应用的有效性。
【关键词】 互信息;最大信息系数;股市;关联性;应用
一、引言
在现实生活中,存在各式各样的关联,在日益发达的信息时代,若不知晓我们研究的变量
有何关联,就无 法从中有效辨别关键的变量。并不是所有的关联都可以用确定的函数形式来表
现,或者并不能仅仅用一个 函数表现(如:函数的叠加)。传统的探索关联性的方法,例如因
子分析、主成分分析、线性回归等,都 只能从确定函数关系式等某几个方面探索变量对的关
系,而缺乏应用的广泛性与普遍性;作为探索性的数 据分析工具——最大信息系数的提出,从
本质上克服了这种困难,它不仅可以识别各式各样的函数关系, 而且能够描述各种非函数的新
奇关联,其应用领域涉及健康、棒球、基因学等。
随着全球资金流动的日益强化,股票市场中每日会衍生大量的数据集,能够正确有效地处
理这些数据集, 才能在错综复杂的关联中辨别关键的关联,从而从总体上正确认识变化趋势。
以互信息为基础的最大信息 系数法,区别于传统统计方法,可以在大数据集中识别函数关系以
及非函数的新颖关系。本文结合互信息 理论,将最大信息系数法应用到股市数据的关联度分析
中。
二、最大信息系数(MIC)及其应用法
1、思想
如果 两个变量或两组数据可以表示成有序数对的形式,我们就可以用一组网格来分割这些
二维散点,从而形成 一张散点图;因此,就将计算一组数据的MIC转化为寻找所有网格中的
最佳网格F,在最佳网格中,所 有的二维散点都被囊括其中,并且尽可能大地排除这些二维散
点覆盖不到的区域。

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