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基于公告分类校准的多指标SVM创业板选股方案设计

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景第8-10页
    1.2 研究目的和研究意义第10-11页
    1.3 研究内容、方法和技术路线第11-14页
    1.4 本文的主要贡献第14-16页
第2章 文献综述与相关理论第16-22页
    2.1 文献综述第16-19页
    2.2 相关理论第19-22页
        2.2.1 有效市场理论第19页
        2.2.2 行为金融学第19-20页
        2.2.3 支持向量机第20-22页
第3章 选股现状描述及创业板选股分析第22-29页
    3.1 选股现状描述与提出问题第22-26页
        3.1.1 创业板市场特点第22-23页
        3.1.2 选股现状描述第23-25页
        3.1.3 提出问题第25-26页
    3.2 创业板选股问题分析第26-28页
        3.2.1 选股工具分析第26-28页
        3.2.2 选股方法分析第28页
    3.3 方案设计目标第28-29页
第4章 SVM模型中输入变量及公告分类校准的理论框架第29-33页
    4.1 输入变量的理论框架第30-31页
        4.1.1 未来现金流预期第30页
        4.1.2 供求关系和统计指标的融合第30页
        4.1.3 筹码集中度第30-31页
    4.2 公告分类校准原理第31-33页
        4.2.1 利空消息第31页
        4.2.2 利好消息第31-33页
第5章 SVM模型中输入变量及公告分类校准的方案设计第33-39页
    5.1 方案流程第33-34页
    5.2 周期选择说明第34页
    5.3 目标变量描述第34-35页
    5.4 输入变量设计第35-36页
        5.4.1 财务指标第35-36页
        5.4.2 技术指标第36页
        5.4.3 股东人数第36页
    5.5 公告事件分类第36-39页
        5.5.1 重大经营事项第37页
        5.5.2 财务政策变化第37-38页
        5.5.3 存在潜在债务第38-39页
第6章 基于公告分类校准的SVM创业板选股方案实施途径及效果评价第39-51页
    6.1 基于公告分类校准的SVM选股方案回测实施过程第39-46页
        6.1.1 变量说明第39-40页
        6.1.2 数据处理与探索第40-42页
        6.1.3 SVM模型的建立与参数寻优第42-44页
        6.1.4 SVM模型筛选股票池第44-45页
        6.1.5 公告分类校准过程第45-46页
    6.2 股票池效果评估第46-48页
        6.2.1 相对收益率比较第46-47页
        6.2.2 夏普比率比较第47-48页
    6.3 二次回测方案稳定性检验第48-49页
    6.4 方案不足与后续研究第49-51页
第7章 结论与展望第51-53页
    7.1 结论第51-52页
    7.2 展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页
附录第57-59页

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