小波分析对金融时序数据的处理

小波分析于20世纪30年代由法国科学家Gsossman和Morlet提出，快速发展起来的数学工具，因其在时域与频域具有良好的局部性，宜于信号的局部与细节的研究，被称为＂数学显微镜＂。起初主要应用于工程、地质勘探、医学成像诊断，近年来才逐渐被引进经济金融领域，尤其对时间序列数据的去噪功能受到研究者的重视。本文先对小波分析作简单介绍，然后专注小波分析的分解功能，对比处理后的信号与原信号。由此得出，在趋势方面，处理后的信号的较原信号清晰。