在金融市场中，如何准确地识别股票之间的相似性或差异性是投资策略的关键。最近，一种名为动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）的技术被引入到上证50指数成分股的走势分析中，以揭示不同股票价格变动模式之间的关联性。🚀

通过应用DTW算法，我们可以测量不同股票价格曲线之间的相似度，即使这些曲线的速度或时间尺度不同。这使得我们能够将具有相似波动特征的股票归为一类，从而帮助投资者更好地理解市场动态和制定交易策略。🔍

这项研究不仅有助于识别潜在的投资机会，还能提高风险管理和资产配置的效率。未来，随着技术的进步，DTW算法的应用范围可能会进一步扩大，为金融市场的参与者提供更多的洞察力。🌈

上证50 股票聚类 DTW算法