[发明专利]一种基于高维点过程的金融时间序列的因果关系学习方法在审
| 申请号： | 202010409718.1 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111597229A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 陆培丽 | 申请（专利权）人： | 上海明寰科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/25;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200030 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了金融数据分析领域的一种基于高维点过程的金融时间序列的因果关系学习方法，包括以下步骤：步骤1：事件序列提取，将金融时间序列数据事件化，使得时间序列可以用点过程模型进行建模与分析；步骤2：事件序列建模，对多维Hawkes过程进行修正，并使用该过程对步骤1中抽取得到的金融事件序列进行建模，估计转化矩阵；步骤3：参数估计，使用正则化的极大似然估计和EM算法估计模型参数；步骤4：因果关系网络构建，利用步骤3中得到的转化矩阵构建因果关系网络，提取多种金融数据间的因果关系。本发明能够有效地发掘金融数据中的因果关系，并能够更好地满足金融时间序列的因果关系学习的需求，能够有效地替代传统的因果关系学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 高维点 过程 金融 时间 序列 因果关系 学习方法 | ||
【主权项】：
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