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J-GLOBAL ID：201702251672279642   整理番号：17A0261994

定量的特徴に基づく価格操作挙動モニタリングモデルの研究【JST・京大機械翻訳】

A study of price manipulation behaviours surveillance based on quantized features

著者 (3件)： Yao Yuan (Institute for Management Science and Engineering, Henan University) ,  Zhai Jia (Ulster Business School, University of Ulster) ,  Cao Yi (Centre for Computational Finance and Economic Agents, University of Essex)
資料名： Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian  (Xitong Gongcheng Lilun yu Shijian)
巻： 36  号： 11  ページ： 2721-2736  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2070A  ISSN： 1000-6788  CODEN： XGLSE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 価格操作は通常は明らかな不法行為(例えば金融の噂と散布権をコントロールする需要)を含まないが、一見合法的な報単、,などの取引行為によって実現される。本論文では,隠れMARKOVモデルに基づく市場価格操作モニタリングシステムモデルを提案した。まず第一に,3つの典型的市場価格操作事例に基づいて,市場価格操作挙動モードの固有の特性を分析して,特徴抽出ツールとしてウェーブレット変換と勾配解析を使用して,キー特性パターンを抽出して,操作挙動の特性パターンを定量化した。潜在的状態変換機構を用いて,市場操作挙動のすべての状況を完全に記述し,「異常検出」の価格操作モニタリングを実行するとき,異常行動の具体的タイプと確率密度関数の問題を解決することができない。第二に,本論文は,モデルの非定常金融データへの適応性を向上させるために,自己適応可能な機構を用いて,自動的に金融時系列の統計的特性の変化を追跡して,MARKOVモデルに基づく市場価格操作挙動モニタリングモデルを提案した。最後に,このモデルの有効性,精度および安定性を,アメリカナスダクおよびロンドン株式取引所の実際の取引データおよびシミュレーションデータによって検証し,そして,結果は,実際のデータおよびランダムシミュレーションデータセットを用いた。本論文で提案した隠れMARKOVモデルに基づく監視モデルの性能は,市場における一般的3つの基準モデルよりも著しく高く,理論的研究と実際の操作のための完全な検証チャネルを提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  確率密度関数 ,  ウェーブレット変換 ,  規範モデル ,  *金融 ,  チャネル ,  適応性
準シソーラス用語： 株式取引 ,  統計的特性 ,  金融時系列 ,  自己適応 ,  非定常性 ,  異常行動 ,  異常検出 ,  市場価格 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： price manipulation ,  quantized features ,  HMM ,  anomaly detection

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 定量 ,  価格 ,  挙動 ,  モニタリング ,  モデル ,  研究