股票量化分析中的相似性搜索

💡 原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本文介绍了相似性搜索在交易系统中的应用,包括检测图案、趋势、异常和集群。常用技巧包括欧氏距离、动态时间规整、基于形状的方法、符号聚集近似、余弦相似性和Pearson相关或交叉相关。

🎯

关键要点

  • 相似性搜索是交易系统中的基本任务。
  • 相似性搜索的典型应用包括检测图案、趋势、异常和集群。
  • 常用的相似性搜索技巧包括欧氏距离和动态时间规整。
  • 其他技巧还包括基于形状的方法、符号聚集近似、余弦相似性和Pearson相关或交叉相关。
➡️

继续阅读