【摘 要】
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金融高频数据构成海量数据集,属于数据挖掘的研究范畴,然而在金融高频数据的研究中,数据挖掘技术尚未得到足够的重视。金融高频数据的研究目前主要集中于对波动率、交易间隔
【机 构】
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厦门大学经济学院,台湾辅仁大学统计资讯学系,
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金融高频数据构成海量数据集,属于数据挖掘的研究范畴,然而在金融高频数据的研究中,数据挖掘技术尚未得到足够的重视。金融高频数据的研究目前主要集中于对波动率、交易间隔等特征的建模,最优抽样间隔的选择等应用领域,国内鲜有方法论框架下直接将金融高频数据作为研究对象的理论讨论与分析,这不可避免导致对高频数据认识上的一些误区和不一致。为此,本文对国内外金融高频数据的研究现状进行了剖析,澄清了金融高频数据的概念与特征,并从统计的视角重新审视了金融高频数据研究。在此基础上,提出了金融高频数据挖掘进一步的研究思路。
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