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基于神经网络的股指期货价格预测研究与应用

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基于神经网络的股指期货价格预测研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-18页
  1.1 研究背景及意义第13-15页
  1.2 国内外研究现状第15-16页
  1.3 本文的主要工作及其组织结构第16-18页
    1.3.1 研究目的与内容第16页
    1.3.2 论文的组织结构第16-18页
第2章 期货交易知识及相关理论第18-29页
  2.1 期货基础知识第18-19页
  2.2 期货价格预测方法第19-21页
    2.2.1 技术分析法第19页
    2.2.2 时间序列分析法第19-20页
    2.2.3 神经网络预测法第20-21页
  2.3 期货交易及MagicQuant回测平台第21-25页
    2.3.1 期货交易相关知识第21-23页
    2.3.2 期货数据第23-24页
    2.3.3 MagicQuant回测平台第24-25页
  2.4 数据预处理第25-28页
    2.4.1 数据清洗第25-26页
    2.4.2 数据集成第26页
    2.4.3 数据规约第26-27页
    2.4.4 数据变换第27-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于循环神经网络的期货价格预测模型第29-52页
  3.1 神经网络简介第29-34页
    3.1.1 神经元第29页
    3.1.2 激活函数第29-31页
    3.1.3 BP神经网络的基本原理第31-33页
    3.1.4 BP神经网络的不足第33-34页
  3.2 循环神经网络第34-37页
    3.2.1 RNN神经网络第34-35页
    3.2.2 LSTM和GRU神经网络第35-37页
  3.3 基于循环神经网络的期货价格预测模型第37-39页
    3.3.1 循环神经网络的输入特征第37-38页
    3.3.2 基于循环神经网络的期货价格预测模型第38-39页
  3.4 实验数据及评价指标第39-41页
    3.4.1 实验数据第39-40页
    3.4.2 评价指标第40-41页
  3.5 神经网络预测结果及对比分析第41-51页
    3.5.1 实验预测结果分析第41-51页
    3.5.2 实验预测结果对比分析第51页
  3.6 本章小结第51-52页
第4章 成交持仓策略模型第52-61页
  4.1 量化投资简介第52页
  4.2 量化投资特点第52-53页
  4.3 量化投资策略第53-58页
    4.3.1 蜘蛛网策略第54-56页
    4.3.2 成交持仓策略第56-58页
  4.4 成交持仓策略模型构建第58页
  4.5 成交持仓策略回测结果及分析第58-60页
    4.5.1 成交持仓策略回测结果第58-59页
    4.5.2 成交持仓策略收益分析第59-60页
  4.6 本章小节第60-61页
第5章 基于GRU神经网络优化的成交持仓策略第61-66页
  5.1 基于GRU神经网络优化的成交持仓策略第61页
  5.2 基于GRU神经网络优化的成交持仓策略模型构建第61-62页
  5.3 基于GRU神经网络优化的成交持仓策略回测结果第62-64页
  5.4 成交持仓策略和优化的成交持仓策略对比第64-65页
  5.5 本章小结第65-66页
总结与展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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