前言：本站為你精心整理了時間序列挖掘技術(shù)范文，希望能為你的創(chuàng)作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

[摘要]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)近年來被廣泛用于時間序列分析，時間序列挖掘技術(shù)主要包括關(guān)聯(lián)分析、序列分析、分類分析、聚類分析和異常檢測等五類。由于金融領(lǐng)域的時間序列具有一些重要的特征，因此將各種挖掘方法與金融時間序列的特征，以及各種傳統(tǒng)的時間序列分析模型相結(jié)合，是目前金融時間序列挖掘領(lǐng)域的研究熱點。

[關(guān)鍵詞]時間序列；金融；數(shù)據(jù)挖掘

一、引言

在金融領(lǐng)域，時間序列是一種重要的數(shù)據(jù)類型，對時間序列的分析是金融數(shù)據(jù)分析的一個重要內(nèi)容。作為數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的一個分支，時間序列分析自1960年代起就已經(jīng)得到了廣泛的研究。傳統(tǒng)的金融時間序列分析方法主要包括基本分析、技術(shù)分析以及各種數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法等。隨著近年來數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長以及分析任務(wù)的日益復(fù)雜，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開始被運用到金融時間序列的分析中。

所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中抽取隱含、未知、有潛在使用價值的規(guī)則的過程。作為一門交叉學(xué)科，數(shù)據(jù)挖掘集成了許多學(xué)科中成熟的工具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能等。廣義地說，所有從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律的方法都可以統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

本文在對傳統(tǒng)的金融時間序列分析方法進(jìn)行簡單回顧的基礎(chǔ)上，對當(dāng)前主要的金融時間序列挖掘技術(shù)進(jìn)行綜述，并指出相關(guān)方法的優(yōu)缺點和需要進(jìn)一步研究的問題，為該領(lǐng)域的進(jìn)一步研究提供基礎(chǔ)。

二、金融時間序列傳統(tǒng)分析方法

基本分析與技術(shù)分析是最常見的分析方法，主要用于證券與期貨市場中的時間序列分析?；痉治鲋饕ㄟ^對影響證券市場供求關(guān)系的基本因素進(jìn)行分析，從而判斷股票價格的走勢。技術(shù)分析則通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行一些簡單的計算，得到相關(guān)的技術(shù)指標(biāo)和圖表，從而判斷序列未來的變化趨勢。

另一類主要的金融時間序列分析方法是數(shù)理統(tǒng)計方法，這類方法主要包括各種統(tǒng)計特征的檢驗分析、相關(guān)分析、線性／非線性回歸分析、自回歸移動平均(ARMA)分析以及分形分析等，此外，各種多元分析方法也被廣泛用于金融時間序列分析，如判別分析、主成分分析以及因子分析等。限于篇幅，本文不再詳細(xì)討論這些方法。

三、時間序列挖掘方法

近年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在時間序列分析領(lǐng)域開始得到廣泛的研究與應(yīng)用，已有大量的文獻(xiàn)提出了各種時間序列挖掘算法。需要指出的是，雖然這些文獻(xiàn)本質(zhì)上屬于對通用的基礎(chǔ)算法進(jìn)行研究，并不是專門針對金融領(lǐng)域的時間序列，然而其中許多方法都是以金融時間序列為例，來說明算法的有效性、準(zhǔn)確度或性能，因此這些算法也在金融領(lǐng)域得到了應(yīng)用。時間序列挖掘方法主要包括以下幾個方面。

1．關(guān)聯(lián)分析與序列分析

關(guān)聯(lián)分析與序列分析的目的都是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的各種相關(guān)聯(lián)系，不同的是，關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)同一時間段內(nèi)的各種聯(lián)系，而序列分析用于發(fā)現(xiàn)在時間上具有先后關(guān)系的聯(lián)系。

使用關(guān)聯(lián)與序列分析方法，能夠發(fā)現(xiàn)同一序列的前后變化或不同序列變化間的復(fù)雜關(guān)系。由于傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)與序列挖掘算法主要適用于符號型數(shù)據(jù)，因此在對數(shù)值型金融時間序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)與序列分析時一般需要先對序列進(jìn)行符號化。將序列劃分為多個子序列，根據(jù)子序列的形狀進(jìn)行聚類并符號化，在此基礎(chǔ)上采用序列挖掘算法發(fā)現(xiàn)符號間的規(guī)則。多個股票在不同時段的漲跌關(guān)系轉(zhuǎn)換為具有雙時間維約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，并提出相關(guān)的挖掘算法，用于挖掘“當(dāng)某幾種資產(chǎn)的收益率變動超過一定幅度時，哪些資產(chǎn)會在同時(或間隔一段時間后)有同樣(或相反)的表現(xiàn)”這類復(fù)雜的規(guī)則。一種基于“重要點”的方法將時間序列逐段符號化，并提出了一種基于互關(guān)聯(lián)后繼樹模型的時間序列關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法。

2．相似性查找

相似性查找是時間序列挖掘領(lǐng)域的一個重要研究方向。所謂相似性查找是指對于給定的目標(biāo)序列Q，根據(jù)某種相似性度量函數(shù)，尋找與Q最相似的序列Qk。時間序列的相似性查找分為全序列匹配和子序列匹配兩大類，全序列匹配是指所查找的序列與目標(biāo)序列Q具有相同的長度；子序列匹配則是指在一個更長的序列中，尋找與目標(biāo)序列Q相似的所有子序列。相似性查找在金融領(lǐng)域典型的應(yīng)用是，根據(jù)圖形上的相似性，尋找與某種資產(chǎn)的價格(或收益率)變動情況比較接近的其他資產(chǎn)。

由于金融時間序列一般都跨越較長的時間段，理論上甚至具有無限長度，因此這類數(shù)據(jù)都表現(xiàn)出高維甚至是超高維的特征。由于大多數(shù)相似性度量函數(shù)(如歐氏距離函數(shù))在處理高維數(shù)據(jù)時性能都急劇下降，因此對于這類數(shù)據(jù)，一般先采用某種方法對序列進(jìn)行維約簡，即將原始序列變換到低維空間，在此基礎(chǔ)上再比較序列間的相似性。常見的時間序列維約簡方法包括離散傅立葉變換、離散小波變換、逐段線性描述等。除了維約簡方法，相似性度量函數(shù)也是這一問題的研究熱點。

3．聚類分析

聚類分析的目的是把整個目標(biāo)數(shù)據(jù)分成多個不同的簇，使得每個簇中的數(shù)據(jù)盡可能相似，而不同簇中的數(shù)據(jù)具有明顯的差別。在金融領(lǐng)域，聚類分析對于板塊研究、投資組合模型的構(gòu)建以及客戶交易模式研究等都有著重要的意義。

由于時間序列的聚類分析同樣需要進(jìn)行序列間的相似性度量，因此與相似性查找類似，在聚類分析之前一般先對序列進(jìn)行維約簡。使用離散傅立葉變換對序列進(jìn)行維約簡，在此基礎(chǔ)上使用歐氏距離進(jìn)行聚類，與此類似，研究了基于離散小波變換和主成分分析的時間序列維約簡以及聚類，對基于線性模型的聚類方法進(jìn)行了研究。

研究了基于隱馬爾可夫模型(HMM)的時間序列聚類，將HMM和期望最大方法相結(jié)合，從而提高了聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。針對由于時間序列中經(jīng)常存在異常數(shù)據(jù)，提出將原始序列根據(jù)中位數(shù)轉(zhuǎn)化為二元時間序列，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類，從而減少異常數(shù)據(jù)的影響。試驗結(jié)果表明，當(dāng)序列中存在異常數(shù)據(jù)時，該方法能夠有效地提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4．分割與逐段描述

時間序列的分割與逐段描述是指對長度為n的序列Q，將其分為k段(k＜＜n)，對各段分別使用某種模型進(jìn)行描述并記為Q′，使得Q′與Q非常接近。對時間序列進(jìn)行分割與逐段描述的主要原因有兩個方面：第一，時間序列往往跨越較長的時間段，某些序列在理論上甚至具有無限長度，在此期間數(shù)據(jù)的許多特征都可能發(fā)生變化，對這樣的數(shù)據(jù)用一個單一的模型來描述是不合適的；第二，時間序列在演化的過程中，由于受到各種因素的影響，往往具有復(fù)雜的局部特征，使用一些簡單的模型(如線性模型)對序列進(jìn)行逐段描述，丟棄一些細(xì)節(jié)變化信息，對于某些挖掘任務(wù)來說更合適。

由于金融時間序列經(jīng)常受到眾多非線性因素的影響，并且隨著時間的推移，各種因素的影響效果也不斷變化，因此金融時間序列往往呈現(xiàn)出復(fù)雜多變的形態(tài)特征。對金融時間序列進(jìn)行分割并逐段描述，對許多挖掘任務(wù)而言更有意義。最常用的時間序列分割方法是使用線性模型對序列進(jìn)行分割與逐段描述，稱為逐段線性描述，對這類分割方法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。一種基于隱馬爾可夫模型的聯(lián)機(jī)時間序列分割算法，根據(jù)概率密度函數(shù)的變化對序列進(jìn)行分割。

5．異常檢測

異常檢測是時間序列挖掘中的一個重要方面。所謂異常是指數(shù)據(jù)集中明顯與眾不同的數(shù)據(jù)，使人懷疑這些數(shù)據(jù)是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的，而非隨機(jī)偏差。異常檢測最先在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域得到研究，這些方法通常將數(shù)據(jù)用某個假定的統(tǒng)計分布進(jìn)行建模，然后根據(jù)假定的模型和數(shù)據(jù)的實際分布來確定異常。由于通常無法準(zhǔn)確地確定實際數(shù)據(jù)的分布形式，并且現(xiàn)實數(shù)據(jù)往往并不符合任何一種理想的數(shù)學(xué)分布，因此統(tǒng)計異常檢測方法具有相當(dāng)大的局限性。在時間序列挖掘領(lǐng)域，序列異常的概念，即當(dāng)掃描序列時，如果某個數(shù)據(jù)點明顯不同于其前面的序列，這樣的點就被認(rèn)為是異常數(shù)據(jù)。由于序列異常在概念上存在一定的缺陷，因此該方法容易遺漏真正的異常數(shù)據(jù)。使用柱狀圖方法來發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，如果將某個數(shù)據(jù)從序列中移去，單獨用一個桶存放，能夠減少整體柱狀圖的誤差，則該數(shù)據(jù)被認(rèn)為是異常。一種兩階段支持向量回歸的算法，用于檢測金融時間序列中的異常數(shù)據(jù)，以避免異常數(shù)據(jù)對預(yù)測精度產(chǎn)生影響。

四、混合挖掘方法

近年來金融時間序列分析領(lǐng)域出現(xiàn)一種新的趨勢，即將各種時間序列挖掘技術(shù)與傳統(tǒng)分析方法和模型相結(jié)合，我們將這些方法稱為混合挖掘方法。與第三節(jié)中的時間序列挖掘方法不同，這類方法大多針對于金融領(lǐng)域某個特定的分析任務(wù)，或者基于金融時間序列的某些特征，因此更具有針對性，

當(dāng)前的時間序列聚類方法分為基于原始數(shù)據(jù)、基于特征量以及基于模型的聚類三類。其中后兩類均屬于混合挖掘方法。一種基于ARMA模型的時間序列相似性度量和聚類算法，該方法使用ARMA模型對序列進(jìn)行建模，并且將模型的系數(shù)轉(zhuǎn)換為線性預(yù)測編碼倒譜系數(shù)(LPCC)。在此基礎(chǔ)上，對LPCC使用歐氏距離判斷兩個序列的相似程度并進(jìn)行聚類。對同一個序列使用多個ARMA模型建模，以便更準(zhǔn)確地捕獲數(shù)據(jù)的各項特征。結(jié)合期望最大方法，鑒于ARMA模型在金融時間序列分析中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，上述方法在金融領(lǐng)域有著重要的意義。

一種新的時間序列趨勢變動分析方法，該方法將傳統(tǒng)的時間序列趨勢分析與文本挖掘技術(shù)相結(jié)合，分析證券市場中的各種新聞信息與股票數(shù)據(jù)趨勢變動之間的關(guān)系，從而通過分析相關(guān)的新聞來預(yù)測股票數(shù)據(jù)的變動方向。與此類似，研究了外匯市場中的相關(guān)新聞對匯率波動的影響，從而根據(jù)這些新聞進(jìn)行匯率的短期預(yù)測。

此外，大多數(shù)基于逐段線性描述的時間序列分割方法都使用了線性回歸模型的相關(guān)特性。一個常用于描述金融資產(chǎn)波動性的技術(shù)分析指標(biāo)——布?xì)v加信道與逐段線性描述方法相結(jié)合，用于對金融時間序列進(jìn)行聯(lián)機(jī)分割，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行相似性查找以及資產(chǎn)價格變動的趨勢預(yù)測。

五、對上述方法的評述

基本分析與技術(shù)分析方法主要用于證券與期貨市場中的時間序列分析，這兩種分析方法雖然計算簡單并且易于使用，但是無法用于進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)中隱藏的其他規(guī)律和各種復(fù)雜的統(tǒng)計特征。

數(shù)理統(tǒng)計方法是目前金融時間序列分析中最重要的方法。但是隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加(如金融領(lǐng)域中的高頻和超高頻數(shù)據(jù))，這些方法在分析能力方面存在一定的缺陷。各種統(tǒng)計分析方法的一個主要問題在于，其無法有效地處理具有較大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。此外數(shù)理統(tǒng)計分析方法也不適合用于從大量的數(shù)據(jù)中主動地發(fā)現(xiàn)各種潛在的規(guī)則。

雖然近年來出現(xiàn)了大量的時間序列挖掘方法，然而將這些方法直接用于分析金融時間序列仍然存在一些不足。其中一個主要的原因在于不同領(lǐng)域的時間序列往往具有不同的特征。例如金融領(lǐng)域的時間序列一般不具有典型的周期性，而這一特征在商業(yè)或氣象領(lǐng)域的時間序列中則非常明顯。近年來時間序列挖掘領(lǐng)域的主要研究成果做了一個詳細(xì)的介紹，并對這些挖掘方法使用大量新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了重新檢驗。作者發(fā)現(xiàn)隨著測試數(shù)據(jù)集的不同，這些方法的有效性、性能以及準(zhǔn)確度等都會得到迥異的實驗結(jié)果，有些方法針對某些數(shù)據(jù)集甚至根本無法使用。實驗結(jié)果說明，對于來自不同領(lǐng)域、具有完全不同特征的時間序列，提出一種普適的挖掘方法是困難的。

我們認(rèn)為金融時間序列挖掘技術(shù)未來的主要發(fā)展方向是混合挖掘技術(shù)，這里的“混合”主要包括以下兩個方面的內(nèi)容：一方面，各種新的數(shù)據(jù)挖掘算法必須考慮到金融時間序列所具有的主要特征，即根據(jù)序列的特征研究相關(guān)挖掘算法，基于特征分析的金融時間序列挖掘進(jìn)行了詳細(xì)研究；另一方面，新的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)與傳統(tǒng)分析方法和統(tǒng)計模型進(jìn)一步結(jié)合，并針對金融領(lǐng)域的特定分析任務(wù)，從而保證分析與挖掘工作的有效性。事實上，傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計分析方法與模型大多基于嚴(yán)格的統(tǒng)計數(shù)學(xué)和相關(guān)的金融分析理論，在金融時間序列分析中發(fā)揮著不可替代的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則為在海量的金融數(shù)據(jù)中快速、自動、智能化地發(fā)現(xiàn)各種潛在的、有價值的規(guī)律提供了新的支持。這些方法的結(jié)合，將使得金融時間序列分析領(lǐng)域具有更廣闊的應(yīng)用前景。

六、進(jìn)一步研究的問題

雖然金融時間序列挖掘技術(shù)得到了廣泛的研究，但是仍然存在一些有待于進(jìn)一步研究的問題。一方面，金融領(lǐng)域的某些分析任務(wù)或數(shù)據(jù)特征具有一定的特殊性，需要開發(fā)新的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行支持。另一方面，各種時間序列挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用層次也有待于進(jìn)一步深入，例如現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)分析與序列分析技術(shù)，大多側(cè)重于發(fā)現(xiàn)序列中大量IP－THEN形式的規(guī)則以及這些規(guī)則的可信度。然而如何利用這些規(guī)則，并根據(jù)投資者的風(fēng)險偏好以及資本金規(guī)模等相關(guān)特征，為其提供個性化的投資與理財方案，則需要將數(shù)據(jù)挖掘與相關(guān)的決策優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合。

此外，目前金融時間序列挖掘領(lǐng)域主要關(guān)注的是單變量時間序列，對多變量時間序列挖掘的研究則非常少，在金融領(lǐng)域經(jīng)常使用多個變量描述一種現(xiàn)象或狀態(tài)，例如描述股票交易情況的變量一般包括交易價格、成交量以及換手率等，并且與單變量時間序列相比，多變量金融時間序列將會具有一些新的特征(比如協(xié)整性等)。如何根據(jù)這些新的特征，將各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與相關(guān)的多變量統(tǒng)計模型(如向量自回歸模型等)相結(jié)合，從而實現(xiàn)對多變量金融時間序列的有效挖掘，這是一個重要的研究方向。