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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于遗传规划算法基本面选股策略的实证研究
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基于遗传规划算法基本面选股策略的实证研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 研究文献综述第12-14页
        1.2.1 国外研究文献综述第12-13页
        1.2.2 国内研究文献综述第13页
        1.2.3 文献综述评述第13-14页
    1.3 研究内容、方法与框架第14-16页
        1.3.1 研究内容第14页
        1.3.2 研究方法第14页
        1.3.3 研究框架第14-16页
    1.4 论文的创新点第16-18页
第二章 量化投资的基本概念第18-23页
    2.1 量化投资的简述第18-21页
        2.1.1 量化投资的定义第18页
        2.1.2 量化投资理论的发展第18-19页
        2.1.3 量化投资的特点第19-21页
    2.2 选股方法第21-23页
        2.2.1 传统选股方法第21-22页
        2.2.2 量化选股方法第22-23页
第三章 遗传规划算法介绍第23-28页
    3.1 遗传规划算法概述第23页
    3.2 遗传规划的编码结构第23-24页
    3.3 遗传规划的基本流程第24-26页
    3.4 遗传算法的优势第26-28页
第四章 基于遗传规划的基本面选股模型第28-41页
    4.1 遗传规划选股策略概述第28-33页
        4.1.1 策略描述第28-29页
        4.1.2 股票池确定第29页
        4.1.3 模型因子第29-31页
        4.1.4 投资策略流程第31-33页
    4.2 策略的决策模型和算法第33-39页
        4.2.1 策略的遗传规划决策模型第33-35页
        4.2.2 适应度函数第35页
        4.2.3 进化选择算法第35-36页
        4.2.4 交叉算法第36页
        4.2.5 变异算法第36-39页
    4.3 策略参数定义第39-40页
    4.4 过度拟合的避免第40-41页
第五章 基于遗传规划选股模型的实证分析第41-54页
    5.1 数据准备第41页
    5.2 遗传规划策略有效性分析第41-47页
        5.2.1 收益率与净值第42-46页
        5.2.2 夏普比率和最大回撤第46页
        5.2.3 决策胜率第46-47页
    5.3 策略稳定性分析第47-49页
    5.4 决策复杂度与过程分析第49-52页
    5.5 决策树因子分析第52-54页
第六章 研究结论与改进分析第54-57页
    6.1 研究结论第54-55页
    6.2 策略的不足之处和改进分析第55-57页
        6.2.1 策略的不足之处第55页
        6.2.2 改进分析第55-57页
参考文献第57-59页
致谢第59页

 
 
论文编号BS4725720,这篇论文共59
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