1) financial data
金融数据
1.
This paper describes a complex financial data time series prediction method based on the least square support vector machine(LS-SVM),which changes the inequality restriction in the traditional SVM into an equality restriction and uses the loss function of the quadratic sum of the errors as the empirical function for the training set.
为了解决神经网络算法预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢,内存开销大等问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的复杂金融数据时间序列预测方法。
2.
The realized volatility is a completely new method of volatility estimation on high frequency financial data.
高频金融数据的波动率计算是近年来国内外的研究热点,"已实现"波动(RV)是基于高频数据的全新波动率度量方法,最近又出现了"已实现"双幂次变差(RBV)的波动率计算方法。
3.
A continuous time seriesof financial data is transformed into a discrete symbolic series using piece-wise linearzingalgorithm.
通过线性分段将连续性的金融时间序列转化为离散性的字符序列,并基于DNA序列分析法,讨论了此类字符序列的标度特性,以及在金融数据时间序列预测中的可能应
2) high frequency finance data
高频金融数据
1.
Market microstructure noise error under high frequency finance data;
高频金融数据市场微观结构噪音误差
3) Vast financial data
金融海量数据
1.
Traditional auditing method faces challenge in vast financial data, it is important in theory and practice to research the auditing method on the basis on database techonology and intelligent.
传统审计方法在金融海量数据条件下面临巨大的挑战,探索基于数据库技术与人工智能相结合的计算机审计方法具有非常重要的理论价值和实际意义。
4) CNFN
国家金融数据网
1.
The Construction and Application of Video ConferenceSystem on CNFN;
国家金融数据网上视频会议系统的构建和应用
6) financial data series
金融数据序列
补充资料：数据通信网(见数据通信)
数据通信网(见数据通信)
data communication network
shu)u tongxinwang数据通信网(datac。mmunicati。nne饰ork)见数据通信。
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参考词条