| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 多因子选股模型的国内外研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 高送转事件的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要工作和创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第17-33页 |
| 2.1 多因子选股模型的相关理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 CAPM模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 APT模型 | 第18页 |
| 2.1.3 Fama-French三因子模型 | 第18-19页 |
| 2.1.4 截面回归法和打分法 | 第19-20页 |
| 2.2 高送转股票的相关理论 | 第20-21页 |
| 2.2.1 实施高送转的影响因素 | 第21页 |
| 2.2.2 高送转股票的投资时间 | 第21页 |
| 2.3 K近邻算法 | 第21-22页 |
| 2.4 决策树 | 第22-23页 |
| 2.5 正则化的逻辑斯谛回归模型 | 第23-26页 |
| 2.5.1 逻辑斯谛回归模型 | 第23-25页 |
| 2.5.2 正则化处理 | 第25-26页 |
| 2.6 集成学习 | 第26-30页 |
| 2.6.1 逻辑斯谛回归为基分类器的AdaBoost | 第27-29页 |
| 2.6.2 Bagging算法 | 第29-30页 |
| 2.7 算法评估 | 第30-31页 |
| 2.7.1 混淆矩阵 | 第30-31页 |
| 2.7.2 k折交叉验证 | 第31页 |
| 2.8 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 多因子选股模型构建 | 第33-52页 |
| 3.1 多因子选股模型的提出 | 第33-35页 |
| 3.1.1 M1选股模型 | 第34页 |
| 3.1.2 M2选股模型 | 第34-35页 |
| 3.2 配资和量化对冲 | 第35-37页 |
| 3.2.1 概率配资 | 第35页 |
| 3.2.2 止损 | 第35-36页 |
| 3.2.3 股指期货对冲方案 | 第36-37页 |
| 3.3 投资模型评价指标 | 第37-38页 |
| 3.4 数据的选取与处理 | 第38页 |
| 3.5 因子库的构建 | 第38-44页 |
| 3.5.1 因子选择 | 第38-40页 |
| 3.5.2 因子有效性检验 | 第40-44页 |
| 3.6 投资模型实证分析 | 第44-51页 |
| 3.6.1 参数设置 | 第45页 |
| 3.6.2 模型训练与测试 | 第45-47页 |
| 3.6.3 策略的收益和风险评估 | 第47-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 高送转投资模型实证分析 | 第52-61页 |
| 4.1 高送转投资模型构建 | 第52页 |
| 4.2 数据选取和预处理 | 第52-53页 |
| 4.3 实证结果 | 第53-60页 |
| 4.3.1 模型训练与测试 | 第53-55页 |
| 4.3.2 模型评价 | 第55-59页 |
| 4.3.3 收益和风险评估 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67页 |