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投资组合相关模型的优化算法及实证分析 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-4页 | | abstract | 第4-5页 | | 主要符号说明 | 第8-9页 | | 第一章 绪论 | 第9-15页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第9页 | | 1.2 国内外文献综述 | 第9-13页 | | 1.2.1 基于Mean-Variance模型国内外研究状况 | 第9-11页 | | 1.2.2 基于Kelly公式模型国内外研究状况 | 第11-13页 | | 1.3 本文工作 | 第13-15页 | | 第二章 权重分离性约束的Mean-CVaR投资组合模型 | 第15-26页 | | 2.1 Mean-CVaR建模相关知识 | 第15-17页 | | 2.1.1 投资效果指标 | 第15-16页 | | 2.1.2 在险价值VaR | 第16页 | | 2.1.3 条件在险价值CVaR | 第16-17页 | | 2.1.4 正则化稀疏 | 第17页 | | 2.2 Mean-CVaR模型的建立 | 第17-18页 | | 2.3 权重受控的Mean-CVaR模型的建立 | 第18-19页 | | 2.4 实证分析 | 第19-25页 | | 2.4.1 实验数据与实验方法 | 第19-21页 | | 2.4.2 实验结果与分析 | 第21-25页 | | 2.5 本章小结 | 第25-26页 | | 第三章 在线投资组合模型 | 第26-33页 | | 3.1 在线投资组合的数学模型 | 第26-27页 | | 3.1.1 问题定义 | 第26页 | | 3.1.2 简单示例 | 第26-27页 | | 3.2 投资组合策略 | 第27-31页 | | 3.2.1 基准策略 | 第27-29页 | | 3.2.2 追涨策略 | 第29页 | | 3.2.3 追跌策略 | 第29-30页 | | 3.2.4 模式匹配策略 | 第30-31页 | | 3.2.5 元学习策略 | 第31页 | | 3.3 在线投资组合模型的算法框架 | 第31-32页 | | 3.4 本章小结 | 第32-33页 | | 第四章 基于反转策略和被动主动算法的在线投资组合 | 第33-38页 | | 4.1 被动主动均值反转策略 | 第33-34页 | | 4.2 在线滑动平均反转策略 | 第34-35页 | | 4.3 在线滑动鲁棒反转策略 | 第35-36页 | | 4.4 本章小结 | 第36-38页 | | 第五章 基于自适应的动态指数平滑法的在线投资组合 | 第38-46页 | | 5.1 模型动机 | 第38-39页 | | 5.2 自适应动态指数平滑法 | 第39-41页 | | 5.3 实证分析 | 第41-45页 | | 5.3.1 实验数据 | 第41页 | | 5.3.2 实验结果 | 第41-45页 | | 5.4 本章小结 | 第45-46页 | | 第六章 总结 | 第46-47页 | | 6.1 工作总结 | 第46页 | | 6.2 研究展望 | 第46-47页 | | 参考文献 | 第47-51页 | | 附录A 部分相关程序代码 | 第51-53页 | | 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第53-54页 | | 致谢 | 第54页 |
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论文编号BS3619983，这篇论文共54页
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