| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 文献综述 | 第15-21页 |
| 1.2.1 投资组合相关研究 | 第15-17页 |
| 1.2.2 机器学习在金融预测中的相关研究 | 第17-19页 |
| 1.2.3 小波分析方法在金融预测中的相关研究 | 第19-21页 |
| 1.3 主要研究工作及创新点 | 第21-22页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第22-25页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第22页 |
| 1.4.2 各章节内容安排 | 第22-25页 |
| 2 模型理论探讨 | 第25-34页 |
| 2.1 推荐系统中的矩阵分解模型 | 第25-29页 |
| 2.1.1 原始的矩阵分解模型 | 第25-27页 |
| 2.1.2 改进的矩阵分解模型 | 第27-28页 |
| 2.1.3 将矩阵分解模型推广于金融时间序列预测 | 第28-29页 |
| 2.2 小波分析 | 第29-34页 |
| 2.2.1 小波变换定义 | 第30-31页 |
| 2.2.2 小波去噪 | 第31-34页 |
| 3 基于原始股票价格的投资组合建立 | 第34-49页 |
| 3.1 数据说明 | 第34页 |
| 3.2 投资组合建立方法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 主要参数说明 | 第34-36页 |
| 3.2.2 预测模型与投资组合建立思路 | 第36-37页 |
| 3.2.3 投资组合验证方法与验证时间段选取 | 第37-39页 |
| 3.3 基于原始股票价格序列的投资组合建立 | 第39-49页 |
| 3.3.1 对于时间段Ⅰ中投资组合建立的尝试 | 第39-42页 |
| 3.3.2 对于时间段Ⅱ中投资组合建立的尝试 | 第42-45页 |
| 3.3.3 对于时间段Ⅲ中投资组合建立的尝试 | 第45-47页 |
| 3.3.4 模型探索小结 | 第47-49页 |
| 4 股票价格序列小波去噪探究 | 第49-60页 |
| 4.1 小波去噪理论在实证中的运用 | 第49-50页 |
| 4.1.1 股票价格序列小波去噪的必要性 | 第49-50页 |
| 4.1.2 一维时间序列小波去噪的步骤与性质 | 第50页 |
| 4.2 小波分析用于股票价格序列去噪的效果评价方法 | 第50-52页 |
| 4.3 小波分析用于股票价格序列去噪的运用探索 | 第52-58页 |
| 4.3.1 抑制细节系数去噪法介绍与运用 | 第52-54页 |
| 4.3.2 阈值去噪法介绍 | 第54-55页 |
| 4.3.3 阈值去噪法运用 | 第55-58页 |
| 4.4 股票价格序列小波去噪方法总结 | 第58-60页 |
| 5 基于小波去噪序列的投资组合建立 | 第60-74页 |
| 5.1 验证期内基于小波去噪股票价格的投资组合建立 | 第61-69页 |
| 5.1.1 时间段Ⅰ中投资组合的建立 | 第61-63页 |
| 5.1.2 时间段Ⅱ中投资组合的建立 | 第63-66页 |
| 5.1.3 时间段Ⅲ中投资组合的建立 | 第66-68页 |
| 5.1.4 验证期内基于小波去噪股票价格序列投资组合建立小结 | 第68-69页 |
| 5.2 全时间段内最优参数投资组合建立 | 第69-74页 |
| 5.2.1 全时间段内最优参数投资组合建立初探 | 第69-71页 |
| 5.2.2 全时间段内最优投资组合的评价 | 第71-72页 |
| 5.2.3 全时间段内最优投资组合建立小结 | 第72-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-77页 |
| 6.1 文章总结 | 第74-75页 |
| 6.1.1 文章工作内容总结 | 第74-75页 |
| 6.1.2 文章实证研究结果总结 | 第75页 |
| 6.2 模型改进方向 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录 | 第81-97页 |
| 致谢 | 第97页 |
