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基于股票市场交易数据流的场景记忆模型

Episodic Memory Model Based on Trade Data Stream in Stock Market
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摘要 设计一种基于场景记忆的多层推理模型,构造生活在高维资本市场内部交易数据流中的感知交易主体,从市场的内部研究市场的交易行为。把人脑的记忆机制巧妙地应用到股票市场,利用记忆、回忆等独特功能帮助投资者分析股市的变化趋势及特点,从而指导决策。通过计算机程序实验,我们设定的两种模式下的历史记忆情况清晰明了,并且该模式样本点的后续走势分布图有很大的参考价值。 in this paper,we design a kind of multi-discursion model based on episodic memory, construct the trading agent living in the flow of trade data stream in high-dlmension capital market to research the market activeness inside. Apply memory mechanism of human brain skillfully to stock market, and help investors to analyze the change trade and trait of stock market by memory and recall, accordingly guide decision-making. According to the computer program, the preterit memory of the two pattern we designd exhibit explicitly, at the same time, the posterior distributing chart of those pattern dots have very important reference value.
出处 《系统工程》 CSCD 北大核心 2006年第10期67-71,共5页 Systems Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目(60574059) 国家973项目(2005CB321800)
关键词 股票市场 交易数据流 场景记忆 模式 Stock Market Trade Data Stream Episodic Memory Pattern
  • 相关文献

参考文献4

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