Applications of Hilbert–Huang transform to non‐stationary financial time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new method, the Hilbert–Huang Transform (HHT), developed initially for natural and engineering sciences has now been applied to financial data. The HHT method is specially developed for analysing non‐linear and non‐stationary data. The method consists of two parts: (1) the empirical mode decomposition (EMD), and (2) the Hilbert spectral analysis. The key part of the method is the first step, the EMD, with which any complicated data set can be decomposed into a finite and often small number of intrinsic mode functions (IMF). An IMF is defined here as any function having the same number of zero‐crossing and extrema, and also having symmetric envelopes defined by the local maxima, and minima respectively. The IMF also thus admits well‐behaved Hilbert transforms. This decomposition method is adaptive, and, therefore, highly efficient. Since the decomposition is based on the local characteristic time scale of the data, it is applicable to non‐linear and non‐stationary processes. With the Hilbert transform, the IMF yield instantaneous frequencies as functions of time that give sharp identifications of imbedded structures. The final presentation of the results is an energy–frequency–time distribution, which we designate as the Hilbert Spectrum. Comparisons with Wavelet and Fourier analyses show the new method offers much better temporal and frequency resolutions. The EMD is also useful as a filter to extract variability of different scales. In the present application, HHT has been used to examine the changeability of the market, as a measure of volatility of the market. Published in 2003 by John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».