非负矩阵分解在股票分析中的应用  

Analysis of stock market using nonnegative matrix factorization

作　　者：吴云鹏 于世莲 艾烨 李卫锋[1] 

机构地区：[1]清华大学电子系/清华大学深圳研究生院.广东深圳518055

出　　处：《中国证券期货》2017年第3期48-51,共4页Securities & Futures of China

摘　　要：为了分析股票市场数据的潜在趋势，应用了非负矩阵分解。通过对ETF基金中主要股票数据的深入分析，揭示了其内在联系与变化趋势，对掌握金融市场发展、建立和谐金融体系有一定的现实意义。同时表明了该方法简单易行、结果合理的特点。In order to identify underlying trends in stock market data, nonnegative matrix factorization is used. By decomposing the historical financial data of ETF, this approach reveals the intrinsic relationship and trends of the stocks. Analysis of stock is important for the development of financial market. Besides, this method is convenience and rational.

关 键 词：非负矩阵分解 盲源信号分离:股票分析 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]