潘春玲

摘 要： 针对传统限价指令驱动市场信息聚类分析不准确，且存在耗时长的问题，提出基于信息相似度计算的限价指令驱动市场中信息聚类分析模型。首先给出信息聚类模型的模块结构图，并导入限价指令驱动条例，以条例为制约，根据信息熵获取指标权重，计算信息相似度，将每一个带有趋向性的信息进行簇源追踪，对于远离簇中心的信息进行剥离，将剩下的信息重新赋予数据族编，实现信息聚类分析模型建立。实验数据表明，构建的信息聚类分析模型能够依据信息相似度进行同源信息的聚类，聚类分析准确度较高，且耗时较短。

关键词： 限价指令； 市场信息； 聚类分析； 相似度； 信息分类； 数据族编

中图分类号： TN911?34； TN393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）06?0169?03

Abstract： Since the information clustering analysis of the traditional limit order driven market is inaccurate， and has long time consumption， an information clustering analysis model of limit order driven market is put forward， which is based on information similarity calculation. The module structure diagram of the information clustering model is given， and the limit order driven regulation is imported. Taking the regulation as the restriction， the index weight is acquired according to information entropy， and the information similarity is calculated. The cluster source tracking is performed for each information with tendency. The information away from the cluster center is eliminated， and the rest of information is endowed with data family compilation renewedly to realize the establishment of information clustering analysis model. The experimental data shows that the constructed information clustering analysis model can cluster the homologous information according to information similarity， and has high clustering analysis accuracy and short time consumption.

Keywords： limit order； market information； clustering analysis； similarity； information classification； data family compilation

0 引 言

在限價指令驱动的市场中，市场中信息数据之间是一个复杂的交互作用过程。限价指令驱动下，市场信息具有一定的流动供给功能。信息流动性促进市场交易策略信息互相参杂，致使市场中信息杂乱无序[1?2]。每一类型的市场信息具有特有的属性，不同属性下的信息代表的意义也是不同的，但在限价指令驱动下的市场中找到同一类的信息变得十分困难。传统的市场信息聚类方法能够对市场中的信息进行简单分类，但是无法区分同源信息数据的归类源，数据间的相似度无法比较，造成同一簇的信息可能是非同族数据。针对上述问题，本文设计了限价指令驱动市场中的信息聚类分析模型，并进行试验分析。……