Abstract-Price manipulation avser handlingen att använda olaglig handel beteende för att manuellt ändra ett aktiepris i syfte att göra vinster. Med ökande handelsvolymer kan prismanipulering vara ytterst skadlig för kapitalmarknadernas funktion och integritet. Effektiva metoder för att analysera och i realtid upptäcka prismanipulering har ännu inte utvecklats. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt, Hidden Markov Model with Abnormal States (HMMAS), som modellerar och upptäcker prismanipulation. Tillsammans med wavelet decomposition för funktioner extraktion och Gaussian Blandning Modell för sannolikhet Density Function (PDF) konstruktion, HMMAS modellen upptäcker prismanipulering och identifierar typen av den upptäckta manipulering. Utvärderingsförsök av modellen utfördes på sex data från NASDAQ och London Stock Exchange (LSE). Resultaten visade att den föreslagna HMMAS-modellen effektivt kan upptäcka prismanipuleringsmönster.
Andra föreslår att en metod som kallas "dold Markov modell med onormala tillstånd" är kapabel att modellera och upptäcka prismanipuleringsmönster, men ytterligare analys är nödvändig REF.
A Hidden Markov Model with Abnormal States for Detecting Stock Price Manipulation
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}