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基于支持向量机理论的股指期货量化交易策略研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第11-15页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 研究内容和框架第12-13页
    1.3 本文创新点第13-15页
2 证券市场预测方法研究综述第15-24页
    2.1 证券投资分析法第15-17页
        2.1.1 基本面分析法第15-16页
        2.1.2 技术分析法第16-17页
    2.2 时间序列分析法第17-19页
        2.2.1 传统时间序列分析法第17页
        2.2.2 现代时间序列预测法第17-19页
    2.3 神经网络预测法第19-20页
    2.4 支持向量机预测法第20-22页
    2.5 本章小结第22-24页
3 支持向量机预测模型相关理论基础第24-36页
    3.1 机器学习相关理论第24-28页
        3.1.1 机器学习的基本模型第24-25页
        3.1.2 统计学习理论第25-28页
    3.2 支持向量机相关理论第28-34页
        3.2.1 线性可分问题第28-32页
        3.2.2 线性不可分问题第32-34页
    3.3 本章小结第34-36页
4 分类预测模型的构建第36-46页
    4.1 模型输入和输出变量的选取第36-37页
    4.2 模型参数寻优第37-42页
        4.2.1 遗传算法基本思想第38页
        4.2.2 遗传算法的主要流程第38-41页
        4.2.3 遗传算法参数选择第41-42页
    4.3 模型评价指标第42-43页
    4.4 模型总流程第43-44页
    4.5 本章小结第44-46页
5 股指期货价格预测及策略建立第46-65页
    5.1 实验样本数据预处理第46-52页
        5.1.1 样本数据标准化第47-48页
        5.1.2 样本数据主成分分析第48-52页
    5.2 预测模型静态仿真第52-57页
        5.2.1 基础行情静态仿真结果第53-55页
        5.2.2 技术指标静态仿真结果第55-57页
    5.3 预测模型动态仿真第57-58页
    5.4 交易策略模型构建第58-63页
        5.4.1 策略思路第58-60页
        5.4.2 策略回测第60-63页
    5.5 本章小结第63-65页
6 结论与展望第65-67页
    6.1 研究结论第65-66页
    6.2 研究展望第66-67页
参考文献第67-71页
附录第71-76页

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