基于股指涨跌预测的投资策略
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 引言 | 第6-8页 |
| 1 股票指数及统计学习理论概述 | 第8-11页 |
| 1.1 股票指数简介 | 第8页 |
| 1.2 统计学习理论 | 第8-11页 |
| 1.2.1 学习问题形式化 | 第9-10页 |
| 1.2.2 模型选择方法 | 第10-11页 |
| 2 支持向量机 | 第11-22页 |
| 2.1 线性可分支持向量机 | 第11-14页 |
| 2.2 线性支持向量机 | 第14-15页 |
| 2.3 非线性支持向量机 | 第15-17页 |
| 2.4 序列最小优化算法 | 第17-21页 |
| 2.4.1 二元QP问题求解 | 第18-19页 |
| 2.4.2 子问题变量的选择方法 | 第19-20页 |
| 2.4.3 SMO算法 | 第20-21页 |
| 2.5 加权支持向量机 | 第21-22页 |
| 3 沪深300每周涨跌预测 | 第22-30页 |
| 3.1 数据选取 | 第22-23页 |
| 3.2 SVM预测模型 | 第23页 |
| 3.3 选择特征参数和训练样本数 | 第23-25页 |
| 3.4 选择核函数参数和惩罚参数 | 第25-28页 |
| 3.4.1 交叉验证法 | 第25-26页 |
| 3.4.2 网格法 | 第26-28页 |
| 3.5 PCA-SVM模型预测结果 | 第28-30页 |
| 3.5.1 PCA简介 | 第28页 |
| 3.5.2 PCA-SVM预测结果 | 第28-30页 |
| 4 基于SVM模型的投资策略 | 第30-36页 |
| 4.1 朴素的投资策略 | 第30-31页 |
| 4.2 基于相关性的投资策略 | 第31-32页 |
| 4.3 基于指数跟踪的投资策略 | 第32-34页 |
| 4.3.1 指数跟踪 | 第32-33页 |
| 4.3.2 基于指数跟踪的投资策略 | 第33-34页 |
| 4.4 三种投资策略对比分析 | 第34-36页 |
| 结论 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40-42页 |
