个性化金融投资模型的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题任务 | 第10-12页 |
| 1.2.1 课题内容 | 第10-11页 |
| 1.2.2 本人承担任务 | 第11-12页 |
| 1.3 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术 | 第13-19页 |
| 2.1 科学计算工具包 | 第13-15页 |
| 2.1.1 CVXOPT | 第13页 |
| 2.1.2 NumPy | 第13-14页 |
| 2.1.3 Pandas | 第14-15页 |
| 2.2 财经数据包TuShare | 第15页 |
| 2.3 Web框架Django | 第15页 |
| 2.4 前端图表库ECharts | 第15-16页 |
| 2.5 非关系型数据库MongoDB | 第16页 |
| 2.6 本章小结 | 第16-19页 |
| 第三章 相关问题研究与方案选择 | 第19-35页 |
| 3.1 用户风险容忍度评估方案 | 第19页 |
| 3.2 现代资产组合理论与均值-方差模型 | 第19-23页 |
| 3.3 均值-方差模型的改进 | 第23-30页 |
| 3.3.1 基于GA的优化算法 | 第24-26页 |
| 3.3.2 基于HNN的优化算法 | 第26-29页 |
| 3.3.3 基于HNN+GA的优化算法 | 第29-30页 |
| 3.4 投资组合模型调优 | 第30-34页 |
| 3.5 监测与再平衡策略 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 个性化金融投资原型系统的设计与实现 | 第35-53页 |
| 4.1 需求分析 | 第35-38页 |
| 4.1.1 总体需求概述 | 第35-36页 |
| 4.1.2 功能性需求 | 第36-38页 |
| 4.1.3 非功能性需求 | 第38页 |
| 4.2 概要设计 | 第38-43页 |
| 4.2.1 模块划分及整体架构 | 第38-40页 |
| 4.2.2 接口设计 | 第40-43页 |
| 4.3 详细设计 | 第43-50页 |
| 4.3.1 数据采集模块 | 第43-46页 |
| 4.3.2 用户管理模块 | 第46-49页 |
| 4.3.3 投资组合推荐模块 | 第49-50页 |
| 4.3.4 监测与再平衡模块 | 第50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-53页 |
| 第五章 个性化金融投资原型系统的测试与验证 | 第53-61页 |
| 5.1 主要功能模块测试 | 第53-56页 |
| 5.2 智能投顾效果的验证 | 第56-59页 |
| 5.2.1 实验条件设置 | 第57页 |
| 5.2.2 实验结果及其分析 | 第57-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 不足与改进方向 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71页 |
