BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Drelczuk Krzysztof (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu), Korczak Jerzy (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)
Tytuł
Nienadzorowana detekcja anomalii kontekstowych w finansowych szeregach czasowych o dużej częstości z wykorzystaniem falek Daubechies
Unsupervised Detection of Contextual Anomalies in Highly Frequent Time Series Using Daubechies Wavelets
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna (22), 2011, nr 212, s. 78-87, rys., tab., bibliogr. 7 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics. Business Informatics
Słowa kluczowe
Transformacja falkowa, Szeregi czasowe
Wavelet transform, Time-series
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W niniejszej pracy autorzy zaprezentują algorytm oparty na dyskretnych transformatach falkowych do detekcji anomalii kontekstowych w finansowych szeregach czasowych. W tym celu wykorzystane zostaną falki ortogonalne Daubechies (D1-D30). Badanie zostanie przeprowadzone na danych pochodzących z rynku FOREX dla pary walutowej EUR/USD dla okresu 10 lat. (abstrakt oryginalny)

This paper presents an algorithm to detect contextual anomalies of financial time series based on discrete wavelet transform. For this purpose, the orthogonal Daubechies wavelets (D1-D30) have been used. The study was conducted on the quotes of the currency pair EUR/USD extracted from the FOREX market covering a period of 10 years. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Antoniadis A., Bigot J., Lambert-Lacroix S. [2010], Peaks Detection and Alignment for Mass Spectrometry Data, "Journal de la Société Française de Statistique" 151(1), s. 17-37.
  2. Chandola V., Banerjee A., Kumar V. [2009], Anomaly Detection: A Survey, University of Minnesota, Res. Pap.
  3. Crochiere R.E., Webber S.A., Flanagan J.L. [1976], Digital Coding of Speech in Subbands, "Bell System Technical Journal", no. 55, s. 1069-1085.
  4. Daubechies I. [1992], Ten Lectures on Wavelets, Vermont: Capital City Press, Montpelier.
  5. Ji Z. [2008], Towards Outlier Detection for High-dimensional Data Streams using Projected Outlier Analysis Strategy, Ph.D. thesis, Dalhousie University, Halifax.
  6. Lazarevic A. [2003], A Comparative Study of Anomaly Detection Schemes in Network Intrusion Detection, SDM.
  7. Strang G., Nguyen T. [1997], Wavelets and Filter Banks, Wesley-Cambridge Press.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
1507-3858
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu