黄金期货价格走势风控分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及其研究的意义 | 第8-16页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 期货市场以及黄金期货 | 第10-14页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 论文框架 | 第16-17页 |
| 2 相关技术 | 第17-27页 |
| 2.1 模型方法的选取与理论解释 | 第17-18页 |
| 2.1.1 GARCH模型 | 第17-18页 |
| 2.2 向量自回归模型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 VAR的特点和它的应用 | 第20-21页 |
| 2.3 ARIMA模型 | 第21-27页 |
| 2.3.1 AR模型 | 第22-24页 |
| 2.3.2 移动平均模型 | 第24-25页 |
| 2.3.3 自回归移动平均模型 | 第25-27页 |
| 3 需求分析 | 第27-36页 |
| 3.1 我国黄金期货的发展历程及其影响因素的分析 | 第27-34页 |
| 3.1.1 我国黄金期货的发展历程 | 第27页 |
| 3.1.2 黄金期货价格波动的影响因素 | 第27-34页 |
| 3.2 风控系统的功能需求 | 第34-35页 |
| 3.2.1 风险类型 | 第34页 |
| 3.2.2 黄金期货交易风险实时监控的必要性 | 第34-35页 |
| 3.3 系统的性能需求 | 第35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 4 系统设计 | 第36-45页 |
| 4.1 系统方案设计原则 | 第36页 |
| 4.2 系统构架 | 第36-42页 |
| 4.2.1 前台模式设计选择 | 第36-38页 |
| 4.2.2 后台程序结构 | 第38-41页 |
| 4.2.3 业务数据库设计 | 第41-42页 |
| 4.3 触发机制设计和路程 | 第42-44页 |
| 4.3.1 数据流向如图 | 第42-43页 |
| 4.3.2 有关于关键流程的相关描述 | 第43-44页 |
| 4.4 系统风险度及其模型的设计 | 第44-45页 |
| 5 系统实现与测试 | 第45-66页 |
| 5.1 风控系统 | 第45-47页 |
| 5.2 黄金期货价格波动及其风险度量 | 第47-60页 |
| 5.2.1 相关数据的收集 | 第47页 |
| 5.2.2 价格波动的基础特征 | 第47页 |
| 5.2.3 数据的基本处理 | 第47-52页 |
| 5.2.4 市场风险状况的GARCH类模型分析 | 第52-54页 |
| 5.2.5 对样本数据的VAR模型估计 | 第54-58页 |
| 5.2.6 黄金期货风险的度量 | 第58-60页 |
| 5.3 系统界面展示 | 第60-61页 |
| 5.4 数据处理 | 第61-64页 |
| 5.4.1 内存数据的相关结构 | 第61-62页 |
| 5.4.2 内存计算法的相关介绍 | 第62-64页 |
| 5.4.3 内存数据管理优化 | 第64页 |
| 5.5 系统的相关实现 | 第64-66页 |
| 5.5.1 风险查询及其结果 | 第64页 |
| 5.5.2 实时数据查询 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-69页 |
| 附录A 相关实现代码 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
