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基于沪深300全收益指数的双均线交易策略有效性研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 导论第8-12页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究意义第9页
    1.3 研究内容第9-10页
    1.4 研究工具第10-11页
    1.5 创新之处第11-12页
第2章 国内外研究综述第12-17页
    2.1 早期研究:有效市场假说与技术分析第12-13页
    2.2 近期研究:收益率动态过程与技术分析第13-17页
第3章 数据及交易策略第17-21页
    3.1 样本数据第17-18页
    3.2 双均线交易策略第18-21页
第4章 传统检验第21-28页
    4.1 描述性统计第21-22页
    4.2 标准检验第22-27页
    4.3 本章小结第27-28页
第5章 Bootstrap检验第28-41页
    5.1 Bootstrap方法简介第28-29页
    5.2 Bootstrap实证检验第29-40页
        5.2.1 随机游走模型第29-33页
        5.2.2 ARMA模型第33-37页
        5.2.3 GARCH模型第37-40页
    5.3 本章小结第40-41页
第6章 扩展分析与讨论第41-46页
    6.1 交易策略绩效评估第41-44页
    6.2 异步交易和交易费用的考察第44-46页
第7章 主要结论及展望第46-48页
    7.1 研究的主要结论第46-47页
    7.2 后续研究的展望第47-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第52-53页
附录A 完整的实证数据第53-62页
    A.1 标准检验完整结果第53-55页
    A.2 Bootstrap检验完整结果第55-61页
    A.3 业绩评估完整结果第61-62页
附录B 本文所涉及的源代码第62-67页
    B.1 描述性统计(R)第62页
    B.2 标准检验(R)第62-63页
    B.3 Bootstrap检验(R)第63-66页
        B.3.1 随机游走模型第63-65页
        B.3.2 ARMA模型第65-66页
        B.3.3 GARCH模型第66页
    B.4 RiceQuant量化交易(Python)第66-67页

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