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基于遗传规划算法基本面选股策略的实证研究 |
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论文目录 |
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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 |
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