[发明专利]一种用于时序金融数据的降噪方法

权利要求书

1.一种用于时序金融数据的降噪方法，其特征在于，包活以下处理步骤：

S1：对原始数据进行预处理；

S2：对原始数据的信号进行小波变换；

S3：对变换后的小波系数进行筛选、降噪；

S4：根据求得的小波系数进行小波重构得到降噪之后的时域数据；

步骤S3对变换后的小波系数进行筛选、降噪的具体过程为：

S31：将金融数据从时域转换为频域；

S32：通过极大极小准则确定阈值Tr₁；

S33：对频率高于阈值Tr₁的小波系数全部置零；

S34：估计硬阈值处理中的阈值Tr₂；

S35：将分解得到的小波系数保留大于阈值的小波系数并将小于阈值的小波系数置零；

阈值Tr₁的计算公式为：

其中n为信号长度；

阈值Tr₂的计算公式为：

M_x为含噪信号最小尺度上的小波系数绝对值向量的中位数；

其中W_f(j,k)表示小波系数，j表示含噪信号的尺度大小，k表示为位移大小。

2.根据权利要求1所述的一种用于时序金融数据的降噪方法，其特征在于，步骤S1中的预处理：采用均值法，将属性值求均值填充到原始数据中的空缺中。

3.根据权利要求2所述的一种用于时序金融数据的降噪方法，其特征在于，所述的属性值包括：单天的开盘价，最高价，最低价，收盘价，日收益率，成交量，交易金额，交易时间。

4.根据权利要求2所述的一种用于时序金融数据的降噪方法，其特征在于，所述的均值法具体为：在空缺所在的那个星期中，对其余未空缺的几天的属性值求平均填补到空缺中，补充为空缺所在日期的属性值。

5.根据权利要求1所述的一种用于时序金融数据的降噪方法，其特征在于，步骤S2中是利用db3小波对原始数据的信号进行小波变换。

6.根据权利要求1所述的一种用于时序金融数据的降噪方法，其特征在于，步骤S2中对原始数据的信号进行小波变换，至少进行3层的小波变换。