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基于在线学习算法的投资组合选择问题研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6页 | | 第1章 引言 | 第9-13页 | | 1.1 在线学习问题 | 第9-10页 | | 1.2 在线投资组合问题 | 第10-11页 | | 1.3 本文创新点与结构安排 | 第11-13页 | | 1.3.1 本文创新点与意义 | 第11页 | | 1.3.2 结构安排 | 第11-13页 | | 第2章 问题定义 | 第13-18页 | | 2.1 符号定义 | 第13-14页 | | 2.2 在线算法中的投资组合模型算法的相关研究 | 第14-15页 | | 2.3 在线算法中的投资组合模型选择中的交易成本问题 | 第15-18页 | | 第3章 基于不同损失函数的在线学习模型 | 第18-27页 | | 3.1 指数更新算法 | 第18页 | | 3.2 在线梯度下降算法(OGD) | 第18-19页 | | 3.3 在线牛顿迭代算法(ONS) | 第19-20页 | | 3.4 追寻领导者算法 | 第20-21页 | | 3.5 在线贪婪算法(OLU) | 第21-22页 | | 3.6 在线群稀疏算法 | 第22-23页 | | 3.7 非参核方法 | 第23-25页 | | 3.8 NN核方法 | 第25页 | | 3.9 竞争性算法 | 第25-27页 | | 第4章 基于交易成本的SUP投资组合策略 | 第27-40页 | | 4.1 算法思想 | 第27-28页 | | 4.2 两个策略(SUP)模型建立 | 第28-30页 | | 4.2.1 SUP策略 | 第28-29页 | | 4.2.2 SUP-q策略 | 第29-30页 | | 4.3 定理及其证明 | 第30-35页 | | 4.4 策略求解 | 第35-40页 | | 第5章 基于交易成本的在线牛顿迭代策略(ONS-Cost) | 第40-43页 | | 5.1 算法思想 | 第40页 | | 5.2 ONS-Cost模型建立 | 第40-41页 | | 5.3 ONS-Cost模型求解 | 第41-43页 | | 第6章 实验分析 | 第43-50页 | | 6.1 数据集 | 第43页 | | 6.2 相关算法简介和参数设置 | 第43-44页 | | 6.2.1 参数设置 | 第43页 | | 6.2.2 比较算法 | 第43-44页 | | 6.3 实验效果比较 | 第44-49页 | | 6.4 模型评价 | 第49-50页 | | 第7章 总结与展望 | 第50-51页 | | 参考文献 | 第51-55页 | | 致谢 | 第55页 |
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论文编号BS2836728，这篇论文共55页
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