| 摘要 | 第3-8页 |
| Abstract | 第8-15页 |
| 第一章 序论 | 第18-24页 |
| 一、选题来源 | 第18-21页 |
| 二、研究目的与意义 | 第21-22页 |
| 三、研究思路与方法 | 第22页 |
| 四、创新点与不足 | 第22-24页 |
| 第二章 文献综述 | 第24-44页 |
| 第一节 量化投资模型 | 第24-26页 |
| 第二节 金融数据分析 | 第26-33页 |
| 第三节 统计学习理论与支持向量机 | 第33-44页 |
| 第三章 量化投资模型适应性分析一----表征指标有效性 | 第44-64页 |
| 第一节 量化投资模型适应性分析 | 第44-55页 |
| 一、量化投资模型适应性评价标准 | 第44-49页 |
| 二、量化投资模型的基本模型 | 第49-53页 |
| 三、量化投资模型适应性分析 | 第53-55页 |
| 第二节 有效性分析模型 | 第55-62页 |
| 一、数据池的确定 | 第55-58页 |
| 二、有效性分析模型 | 第58-62页 |
| 第三节 量化投资表征指标 | 第62-64页 |
| 第四章 量化投资模型适应性分析二----股票分类识别 | 第64-80页 |
| 第一节 量化投资股票分类识别模型分析 | 第64-66页 |
| 一、结构类模型 | 第64-65页 |
| 二、统计回归选股识别模型 | 第65-66页 |
| 第二节 模式识别 | 第66-69页 |
| 一、数据获取 | 第67页 |
| 二、预处理 | 第67-68页 |
| 三、特征提取和选择 | 第68-69页 |
| 四、分类决策 | 第69页 |
| 第三节 支持向量机 | 第69-75页 |
| 一、线性可分 | 第69-71页 |
| 二、非线性可分 | 第71-75页 |
| 第四节 主成分分析 | 第75-77页 |
| 第五节 基于支持向量机的股票选择模型 | 第77-80页 |
| 第五章 基于A股市场的量化投资模型适应性实证研究 | 第80-116页 |
| 第一节 数据与市场划分 | 第80-82页 |
| 一、数据 | 第80-81页 |
| 二、市场划分 | 第81-82页 |
| 第二节 实证研究 | 第82-116页 |
| 一、A股市场整体 | 第82-92页 |
| 二、分行业选股模型实证研究 | 第92-105页 |
| 三、分风格选股模型实证研究 | 第105-116页 |
| 第六章 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-126页 |
| 致谢 | 第126页 |