基于深度学习的量化择时策略研究

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基于深度学习的量化择时策略研究

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基于深度学习的量化择时策略研究

论文目录
摘要	第4-5页
Abstract	第5-9页
1 引言	第9-15页
1.1 选题依据与研究意义	第9-10页
1.1.1 选题依据	第9-10页
1.1.2 研究意义	第10页
1.2 国内外相关研究文献综述	第10-13页
1.2.1 国内市场有效性的研究现状	第10-11页
1.2.2 数据挖掘技术在金融市场中应用的研究现状	第11-13页
1.3 本文研究内容	第13-14页
1.4 本文研究方法和创新点	第14-15页
1.4.1 研究方法	第14页
1.4.2 本文创新点	第14-15页
2 相关理论	第15-29页
2.1 量化择时理论	第15-16页
2.2 市场有效理论	第16-17页
2.2.1 有效市场理论	第16页
2.2.2 ADF单位根检验法	第16-17页
2.3 支持向量机	第17-19页
2.4 人工神经网络	第19-25页
2.4.1 人工神经元	第19-20页
2.4.2 神经网络	第20-22页
2.4.3 多层感知器	第22-23页
2.4.4 反向传导算法	第23-25页
2.5 深度学习理论	第25-29页
2.5.1 深度学习概述	第25-26页
2.5.2 深度学习的基本思想	第26页
2.5.3 深度学习算法	第26-29页
3 基于深度学习的量化择时策略的构建	第29-32页
3.1 模型的构建思路	第29-30页
3.2 模型中指标的选取	第30页
3.3 模型评价指标	第30-32页
4 深度学习在量化择时中的实证分析	第32-48页
4.1 数据描述性统计与检验	第32-37页
4.1.1 数据描述性统计	第32-36页
4.1.2 运用ADF单位根检验市场的有效性	第36-37页
4.2 模型的实证分析	第37-39页
4.3 基于深度学习的沪深300指数量化择时策略分析	第39-48页
5 结论与建议	第48-50页
5.1 基于深度学习的择时策略能具有较高的推广能力	第48页
5.2 未来研究展望	第48-50页
参考文献	第50-53页
附录 R程序	第53-55页
后记	第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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