量化投资选股模型的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容与方法 | 第14页 |
| 1.4 本文的创新 | 第14-15页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第15页 |
| 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 量化投资的相关知识 | 第16-20页 |
| 2.1 量化投资的发展 | 第16-17页 |
| 2.2 量化投资常用方法 | 第17-19页 |
| 2.3 量化投资选股存在的问题 | 第19页 |
| 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 P-XGBoost算法模型理论 | 第20-37页 |
| 3.1 主成分分析方法(PCA) | 第20-23页 |
| 3.1.1 PCA的降维 | 第20-21页 |
| 3.1.2 PCA的方差最大化 | 第21-22页 |
| 3.1.3 PCA的算法过程 | 第22-23页 |
| 3.2 决策树 | 第23-28页 |
| 3.2.1 决策树概论 | 第23-26页 |
| 3.2.2 CART决策树 | 第26-28页 |
| 3.3 XGBoost算法 | 第28-35页 |
| 3.3.1 Boosting思想 | 第29-30页 |
| 3.3.2 目标损失函数 | 第30-31页 |
| 3.3.3 求解 | 第31-34页 |
| 3.3.4 CART树的学习过程 | 第34-35页 |
| 3.4 P-XGBoost模型在股市的优点 | 第35-36页 |
| 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 P-XGBoost模型在选股中的应用 | 第37-48页 |
| 4.1 股票因子的选取 | 第37-40页 |
| 4.2 数据的预处理 | 第40-43页 |
| 4.3 P-XGBoost模型的训练 | 第43-47页 |
| 4.3.1 模型的评估 | 第43-44页 |
| 4.3.2 模型的训练 | 第44-47页 |
| 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 P-XGBoost模型的选股表现 | 第48-52页 |
| 5.1 量化选股中的风险收益评估指标 | 第48-49页 |
| 5.2 P-XGBoost模型股票表现 | 第49-50页 |
| 5.3 量化选股模型的比较 | 第50-51页 |
| 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结和展望 | 第52-53页 |
| 6.1 本文主要结论 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录A | 第58-59页 |
| 附录B | 第59-61页 |
