Динамическая кластеризация временных рядов с использованием агрегированных показателей

Abstract

В статье рассматривается задача кластеризации временных рядов применительно к котировкам акций. В работе были использованы: метод получения главных компонент «Гусеница» и коэффициент Хёрста для подсчета параметров ряда; метод k-среднего и Евклидовое расстояние для кластеризации.

In this paper was examined a problem of time series based on stocks market history prices. For this purpose was used: method of Singular Spectrum Analysis and Hurst exponent for parameters calculation; k-mean clustering and Euclidean distance for clustering.