号： 71110107026） ； “基于耗散股票系统理论模型的中国股票市场演化分析”（ 项目 编号： 71501175） ； “领域知识驱动下的金. 融数据流异常模式研究”（ 项目编号： 2017年4月9日 而早期关于股票市场波动性的研究都假定收益方差不随时间变化，但后来大量的实证 研究发现了金融时间序列的尖峰厚尾性、波动集群性与非对称性等 2019年10月18日 量、投资观点、股票关注关联度等)来研究其对证券市场变 项目( 09YJA 790169; 09YJCZ H103) ; 中央高校基本科研业务费专项资金专题研究项目. 2020年3月3日 但在现有的股票分析方法中，仍未有能够准确预测股票市场非线性特点的工具。随着 深度学习及计算机可视化技术的发展，研究者为金融产品建模及
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