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量化投资选股模型的研究与应用

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量化投资选股模型的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 引言第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 研究现状第11-14页
    1.2.1 国外研究现状第11-12页
    1.2.2 国内研究现状第12-14页
  1.3 本文研究内容与方法第14页
  1.4 本文的创新第14-15页
  1.5 本文章节安排第15页
本章小结第15-16页
第二章 量化投资的相关知识第16-20页
  2.1 量化投资的发展第16-17页
  2.2 量化投资常用方法第17-19页
  2.3 量化投资选股存在的问题第19页
本章小结第19-20页
第三章 P-XGBoost算法模型理论第20-37页
  3.1 主成分分析方法(PCA)第20-23页
    3.1.1 PCA的降维第20-21页
    3.1.2 PCA的方差最大化第21-22页
    3.1.3 PCA的算法过程第22-23页
  3.2 决策树第23-28页
    3.2.1 决策树概论第23-26页
    3.2.2 CART决策树第26-28页
  3.3 XGBoost算法第28-35页
    3.3.1 Boosting思想第29-30页
    3.3.2 目标损失函数第30-31页
    3.3.3 求解第31-34页
    3.3.4 CART树的学习过程第34-35页
  3.4 P-XGBoost模型在股市的优点第35-36页
本章小结第36-37页
第四章 P-XGBoost模型在选股中的应用第37-48页
  4.1 股票因子的选取第37-40页
  4.2 数据的预处理第40-43页
  4.3 P-XGBoost模型的训练第43-47页
    4.3.1 模型的评估第43-44页
    4.3.2 模型的训练第44-47页
本章小结第47-48页
第五章 P-XGBoost模型的选股表现第48-52页
  5.1 量化选股中的风险收益评估指标第48-49页
  5.2 P-XGBoost模型股票表现第49-50页
  5.3 量化选股模型的比较第50-51页
本章小结第51-52页
第六章 总结和展望第52-53页
  6.1 本文主要结论第52页
  6.2 展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-58页
附录A第58-59页
附录B第59-61页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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