**章 引言 **節 選題背景及研究意義 一、選題背景 二、研究意義 第二節 國內外研究現狀分析 一、國內外時間序列聚類研究綜述 二、金融時間序列聚類研究 三、時間序列聚類的特點 第三節 幾個相關概念 一、時間序列 二、長時間序列與短時間序列的區分與界定 三、以往長時間序列聚類存在的不足 第四節 研究方法 第五節 本書的主要內容及創新 一、本書的主要研究內容 二、本書的創新之處 第二章 相關理論基礎與文獻綜述 **節 股票市場研究的技術與方法 一、定性分析 二、定量分析 第二節 股票市場波動性理論 一、股票波動的一般特性 二、有效市場理論 三、分形市場理論 第三節 時間序列聚類分析技術 一、時間序列聚類分析的相關概念 二、時間序列聚類的主要方法 三、本書采用的長時間序列聚類方法 第四節 本章小結 第三章 長時間序列的重新描述 **節 時間序列的重新描述概述 第二節 時間序列重新描述方法分類 一、基于模型的方法（Model—Based Representation） 二、非數據適應法（Nondel—Data—adaptive Representation） 三、數據適應法（Data—adaptive Representation） 四、數據控制法（Data—dictated Representat.ion） 第三節 基于全序列特征的長時間序列描述方法 第四節 本章小結 第四章 股票價格長時間序列的去噪處理 **節 長時間序列去噪方法 第二節 長時間序列的小波去噪方法分析 一、小波變換概述 二、小波去噪的基本原理 第三節 基于小波的股票價格長時間序列去噪處理 一、隨機噪聲影響股市分析 二、股票價格長時間序列小波去噪方法 第四節 本章小結 第五章 股票價格長時間序列的全序列特征 **節 股票價格長時間序列的全序列特征 一、混沌性 二、頻域特性 三、時域特性 第二節 基于小波分析的股票價格長時間序列全序列特征抽取方法 一、問題的提出 二、股票價格長時間序列的全序列特征抽取方法 三、基于小波分析的股票價格長時間序列分解 第三節 本小結 第六章 一種改進的聚類混合算法 **節 問題的提出 第二節 基于代表點的時間序列聚類（CURE） 一、CURE算法主要思想 二、CURE算法的主要模塊 第三節 一種改進的聚類混合算法——CURBSC 一、減聚類概述 二、CURBSC算法流程 三、CuRBSC算法聚類實驗與分析 第四節 本章小結 第七章 股票價格長時間序列聚類實證分析 **節 股票價格長時間序列的預處理 一、數據的獲取 二、數據的預處理 第二節 股票價格長時間序列的重新描述 一、全序列特征抽取 二、全序列特征歸一化 第三節 股票價格長時間序列的聚類實驗及結果分析 一、聚類過程 二、實驗結果分析與結論 第四節 本章小結 第八章 結論 附錄 參考文獻