There are many methods for analyzing patterns in time series data. Although stock data represents a time series, there are few studies on stock pattern analysis and prediction. Since people believe that stock price changes randomly we cannot predict stock prices using a scientific method. In this paper, we measured the degree of the randomness of stock prices using Kolmogorov complexity, and we showed that there is a strong correlation between the degree and the accuracy of stock price prediction using our semi-global alignment method. We transformed the stock price data to quantized string sequences. Then we measured randomness of stock prices using Kolmogorov complexity of the string sequences. We use KOSPI 690 stock data during 28 years for our experiments and to evaluate our methodology. When a high Kolmogorov complexity, the stock price cannot be predicted, when a low complexity, the stock price can be predicted, but the prediction ratio of stock price changes of interest to investors, is 12% prediction ratio for short-term predictions and a 54% prediction ratio for long-term predictions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.9
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pp.852-860
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2014
This paper proposes an efficient algorithm based on Kolmogorov-Smirnov test to determine the presence of impulsive noise in the given environment. Kolmogorov-Smirnov and Chi-Square tests are known in the literature to serve as a goodness-of-fit test especially for a testing for normality of the distribution. But these algorithms are difficult to implement in practice due to high complexity. The proposed algorithm gives a significant reduction of the computational complexity while decreasing the error probability of hypothesis test, which is shown in the simulation results. Also, it is worth noting that the proposed algorithm is not dependent on the noise environment.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.523-526
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2009
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있으나 주식시장의 경우 패턴 분석 및 예측에 관련되어 많은 연구가 이루어져 있지 않고 있다. 이는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 생각되어지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov Complexity로 측정, 그 무작위성의 정도와 본 논문에서 제시한 반전역정렬로 예측하는 주가의 예측 간의 상관관계를 보인다. 이를 위하여 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이들 주식 데이터의 등락을 양자화된 문자열로 변환하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov Complexity가 높은 경우에는 주가 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov Complexity가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 등락 예측 율은 단기 예측은 12%이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.676-678
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1998
본 논문에서는 Information-Based Complexity분양의 문제들 중 그 complexity를 계산하기 매우 어렵거나 불가능한 문제들의 오차를 분석하기 위해서 k-fold Wiener process를 생성하는 algorithm에 대해 연구하고, 이 algorithm을 실제 프로그램 하였다. 또한 이 프로그램이 생성한 함수가 실제 k-fold Wiener process와 아주 근사하다는 것을 Kolmogorov-Smirnov test를 통하여 보여준다. 이 프로그램을 이용하면 여러 문제들의 average case error를 Monte-Carlo Simulation 과 같은 방법을 사용하여 실험적으로 계산할 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.6
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pp.539-559
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2014
We derive the exact distribution of summation for random samples from uniform distribution and then compare the exact distribution with the approximated normal distribution obtained by the central limit theorem. To check the similarity between two distributions, we consider five existing normality tests based on the difference between the target normal distribution and empirical distribution: Anderson-Darling test, Kolmogorov-Smirnov test, Cramer-von Mises test, Shapiro-Wilk test and Shaprio-Francia test. For the purpose of comparison, those normality tests are applied to the simulated data. It can sometimes be difficult to derive an exact distribution. Thus, we try two different transformations to find out which transform is easier to get the exact distribution in terms of calculation complexity. We compare two transformations and comment on the advantages and disadvantages for each transformation.
Ogana, Friday Nwabueze;Chukwu, Onyekachi;Ajayi, Samuel
Journal of Forest and Environmental Science
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v.36
no.1
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pp.7-16
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2020
Tree size distribution modelling is an integral part of forest management. Most distribution yield systems rely on some flexible probability models. In this study, a simple finite mixture of two components two-parameter Weibull distribution was compared with complex four-parameter distributions in terms of their fitness to predict tree size distribution of teak (Tectona grandis Linn f) plantations. Also, a system of equation was developed using Seemingly Unrelated Regression wherein the size distributions of the stand were predicted. Generalized beta, Johnson's SB, Logit-Logistic and generalized Weibull distributions were the four-parameter distributions considered. The Kolmogorov-Smirnov test and negative log-likelihood value were used to assess the distributions. The results show that the simple finite mixture outperformed the four-parameter distributions especially in stands that are bimodal and heavily skewed. Twelve models were developed in the system of equation-one for predicting mean diameter, seven for predicting percentiles and four for predicting the parameters of the finite mixture distribution. Predictions from the system of equation are reasonable and compare well with observed distributions of the stand. This simplified mixture would allow for wider application in distribution modelling and can also be integrated as component model in stand density management diagram.
Sol Han;Hyen-Ho Hwang;Kang-Min Choi;Sungkean Kim;Seung-Hwan Lee
Anxiety and mood
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v.20
no.1
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pp.8-16
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2024
Objective : The purpose of this study is to compare the signal obtained from the frontal 2-electrodes EEG with that obtained from the temporal, central, and parietal 2 electrodes. Methods : EEGs were recorded in a total of 67 patients with major depressive disorder (MDD), 104 patients with schizophrenia (SCZ), and 29 patients with Alzheimer's disease (AD). For each disease group, there were healthy controls (HC) that were paired accordingly (HC1=69, HC2=104, HC3=27). The following measurements were compared across electrodes: band power, alpha peak frequency (APF), APF power, alpha asymmetry (AA), and Kolmogorov complexity (KC). Results : Statistically significant differences were found in band power measured from frontal electrodes compared to electrodes placed in other locations. Specifically, the power of theta waves was measured higher in the temporal electorodes, alpha 1 and alpha 2 waves in the parietal, beta 1 and beta 2 in the central, and gamma waves in the temporal electrodes. Both SCZ and AD patients showed increased theta power in all electrodes. In SCZ patients, APF decreased in the central and temporal electrodes, but the APF power analysis showed no difference between the patients and controls. Additionally, AD patients exhibited increased AA in the central EEG, while SCZ patients showed decreased KC in the parietal and temporal electrodes. Conclusion : Depending on the electrode location, sensitive EEG frequencies differed. Compared with signals from other electrodes, frontal EEG in MDD patients revealed generally constant signal values, though the temporo-parieto-central electrodes appeared to be more reliable in SCZ and AD patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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