摘要 | 第10-12页 |
ABSTRACT | 第12-14页 |
第1章 绪论 | 第15-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
1.1.1 研究背景 | 第15页 |
1.1.2 研究意义 | 第15-17页 |
1.2 文献综述 | 第17-19页 |
1.2.1 国外文献综述 | 第17-18页 |
1.2.2 国内文献综述 | 第18-19页 |
1.3 研究的创新点与不足之处 | 第19-20页 |
第2章 理论模型与研究方法 | 第20-36页 |
2.1 多重共线性 | 第20-22页 |
2.1.1 多重共线性的含义 | 第20页 |
2.1.2 多重共线性对回归结果的影响 | 第20-21页 |
2.1.3 多重共线性的原因 | 第21页 |
2.1.4 多重共线性的检验 | 第21-22页 |
2.1.5 多重共线性对多因子模型的影响 | 第22页 |
2.2 主成分分析 | 第22-24页 |
2.2.1 特征值与特征向量 | 第22-23页 |
2.2.2 特征值分解 | 第23页 |
2.2.3 协方差矩阵 | 第23页 |
2.2.4 主成分分析 | 第23-24页 |
2.3 核主成分分析 | 第24-25页 |
2.4 正交化方法 | 第25-30页 |
2.4.1 施密特正交 | 第28-30页 |
2.4.2 正则正交 | 第30页 |
2.4.3 对称正交 | 第30页 |
2.5 “逐步回归正交”方法 | 第30-33页 |
2.5.1 逐步回归法 | 第30-31页 |
2.5.2 “逐步回归正交”的基本思想 | 第31-32页 |
2.5.3 “逐步回归正交”与施密特正交化的等价性 | 第32-33页 |
2.6 GBDT模型 | 第33-36页 |
2.6.1 分类回归树 | 第33-34页 |
2.6.2 提升树 | 第34-35页 |
2.6.3 梯度提升 | 第35-36页 |
第3章 模型实证分析 | 第36-65页 |
3.1 多因子选股模型简介 | 第36-37页 |
3.2 数据处理与回测说明 | 第37-40页 |
3.2.1 因子选择 | 第37-38页 |
3.2.2 极值处理 | 第38-39页 |
3.2.3 标准化 | 第39页 |
3.2.4 市值与行业中性处理 | 第39-40页 |
3.2.5 分析说明 | 第40页 |
3.3 因子共线性问题分析 | 第40-41页 |
3.3.1 原始中性因子相关性分析 | 第40-41页 |
3.3.2 膨胀因子VIF检验 | 第41页 |
3.4 基于主成分的实证分析 | 第41-43页 |
3.4.1 主成分因子与原始中性因子相关性分析 | 第42页 |
3.4.2 主成分因子回测效果 | 第42-43页 |
3.5 基于核主成分的实证分析 | 第43-45页 |
3.5.1 核主成分因子与原始中性因子相关性分析 | 第43-44页 |
3.5.2 核主成分因子回测效果 | 第44-45页 |
3.6 基于正则正交化方法的实证分析 | 第45-48页 |
3.6.1 正则正交因子与原始中性因子相关性分析 | 第46-47页 |
3.6.2 正则正交因子回测效果 | 第47-48页 |
3.7 基于施密特正交化方法的实证分析 | 第48-55页 |
3.7.1 基于“BRTF”正交顺序的实证分析 | 第49-52页 |
3.7.1.1 施密特正交因子与原始中性因子相关性分析 | 第49-50页 |
3.7.1.2 施密特正交因子回测效果 | 第50-52页 |
3.7.2 基于“FTBR”正交顺序的实证分析 | 第52-55页 |
3.7.2.1 施密特正交因子与原始中性因子相关性分析 | 第52-53页 |
3.7.2.2 施密特正交因子回测效果 | 第53-55页 |
3.8 基于对称正交化方法的实证分析 | 第55-59页 |
3.8.1 对称正交因子与原始中性因子相关性分析 | 第55-56页 |
3.8.2 对称正交因子回测效果 | 第56-59页 |
3.9 基于对称正交方法的GBDT选股模型构建 | 第59-65页 |
3.9.1 因子选择 | 第59页 |
3.9.2 大类因子合成 | 第59-60页 |
3.9.3 策略构建 | 第60页 |
3.9.4 策略回测绩效 | 第60-65页 |
第4章 总结 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
附录A 附录 | 第71-72页 |
A.1 部分Python代码介绍 | 第71-72页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |