基于复杂网络的量化选股策略研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容和组织架构 | 第16-18页 |
| 1.4 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.5 创新点 | 第19-20页 |
| 第二章 国内外文献综述 | 第20-30页 |
| 2.1 复杂网络理论概述 | 第20-24页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第20-22页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第22-24页 |
| 2.2 复杂网络在量化选股中的研究现状 | 第24-30页 |
| 2.2.1 国外研究现状 | 第24-27页 |
| 2.2.2 国内研究现状 | 第27-30页 |
| 第三章 复杂网络理论 | 第30-43页 |
| 3.1 复杂网络的概念 | 第30-31页 |
| 3.2 复杂网络的统计特性 | 第31-37页 |
| 3.2.1 平均路径长度 | 第31-32页 |
| 3.2.2 度和度分布 | 第32-33页 |
| 3.2.3 聚类系数 | 第33-34页 |
| 3.2.4 中心性 | 第34-37页 |
| 3.3 复杂网络的构建和聚类算法 | 第37-43页 |
| 3.3.1 股票市场复杂网络模型的构建 | 第37-38页 |
| 3.3.2 复杂网络的聚类算法 | 第38-43页 |
| 第四章 基于复杂网络的量化选股策略 | 第43-50页 |
| 4.1 复杂网络在选股模型中的应用 | 第43-46页 |
| 4.1.1 信息熵理论 | 第43-45页 |
| 4.1.2 基于信息增益熵的复杂网络量化选股模型 | 第45-46页 |
| 4.2 复杂网络在投资组合模型中的应用 | 第46-50页 |
| 4.2.1 马克维茨均值-方差投资组合理论 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于复杂网络的投资组合模型 | 第48-50页 |
| 第五章 基于复杂网络量化选股模型的实证分析 | 第50-63页 |
| 5.1 构建股票市场复杂网络 | 第50-54页 |
| 5.1.1 数据选取 | 第50页 |
| 5.1.2 股票复杂网络的构建 | 第50-52页 |
| 5.1.3 股票复杂网络的聚类分析 | 第52-54页 |
| 5.2 基于信息增益熵的复杂网络量化选股策略分析 | 第54-58页 |
| 5.3 稳健性检验 | 第58-60页 |
| 5.4 基于复杂网络分块结构的投资组合分析 | 第60-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
