指數分層結構樹繪制算法設計與分析——以滬深300股票為例.pdf

1、在研究證券市場中股票的不同風格及各種風格的屬性特征時，為了克服傳統(tǒng)風格研究中由于參數分析方法的參數和指標多樣化導致的風格劃分結果迥異的不足，提出將具有準確拓撲序列的亞超度量空間方法引入到證券組合風格研究中。而用這個方法去分析股票時需用到指數分層結構樹圖。 因此，怎樣去繪制一幅標準的、美觀的指數分層結構樹圖就成為亟待解決的問題。目前，有很多種繪圖的方法和工具，例如，繪制指數分層結構樹圖，就可以用SPSS繪圖工具來繪制。但是，SPS

2、S繪制指數分層結構樹圖時有一定的弊端，例如，它繪制出來的圖型不美觀，給分析者帶來不便；還有，一旦數據量加大，那它的繪制難度，復雜度都會隨之加大，而且準確度也將會降低。為了克服這些問題，引入MATLAB繪圖工具，利用其強大的繪圖功能，編寫一個繪制指數分層結構樹圖的算法，并且對此算法進行分析，這就是本文的一個重要的創(chuàng)新點。此算法是建立在最小生成樹的基礎上的，而最小生成樹的算法最常用的則是Prim算法和Kruskal算法，因而分析此算法即是在

3、分析建立在Prim算法上的指數分層結構樹圖算法（下文稱為PrimPlot算法）和建立在Kruskal算法上的指數分層結構樹圖算法（下文稱為KruskalPlot算法），將這兩個算法進行算法分析比較是本文的第二個主要創(chuàng)新點。 通過對2005年下半年到2007年下半年的滬深300指數樣本股的日數據進行實證研究，結果發(fā)現：（1）用MATLAB編寫的指數分層結構樹圖的算法來繪制指數分層結構樹圖優(yōu)于SPSS，具體表現為方便，簡單，實用，美