| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第8-9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第11-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要贡献 | 第14-15页 |
| 第2章 文献综述与相关理论 | 第15-21页 |
| 2.1 文献综述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 神经网络学习方法的相关研究 | 第15-17页 |
| 2.1.2 基于神经网络学习算法的证券市场相关研究 | 第17-18页 |
| 2.2 相关理论 | 第18-20页 |
| 2.2.1 价值投资理论 | 第18-19页 |
| 2.2.2 行为金融学理论 | 第19-20页 |
| 2.2.3 MLP神经网络理论 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 量化选股问题描述与分析 | 第21-28页 |
| 3.1 选股现状描述与问题提出 | 第21-25页 |
| 3.1.1 沪港通市场现状 | 第21-22页 |
| 3.1.2 选股现状描述 | 第22-24页 |
| 3.1.3 提出问题 | 第24-25页 |
| 3.2 沪港通选股问题分析 | 第25-26页 |
| 3.2.1 选股工具分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 选股方法分析 | 第26页 |
| 3.3 方案设计目标 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 Bagging-MLP量化选股方案策划的理论框架 | 第28-32页 |
| 4.1 Bagging-MLP量化选股中的神经网络模型研究 | 第28-30页 |
| 4.2 Bagging算法理论研究 | 第30-31页 |
| 4.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第5章 Bagging-MLP量化选股方案策划设计 | 第32-39页 |
| 5.1 Bagging-MLP量化选股方案指标体系构建 | 第32-35页 |
| 5.1.1 研究样本与数据的基本情况 | 第32页 |
| 5.1.2 数据指标选择 | 第32-33页 |
| 5.1.3 数据预处理 | 第33-35页 |
| 5.2 Bagging-MLP量化选股方案设计实施 | 第35-38页 |
| 5.2.1 方案设计实施 | 第35-37页 |
| 5.2.2 模型参数调优 | 第37-38页 |
| 5.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第6章 Bagging-MLP量化选股方案的合理性检验以及实施途径 | 第39-48页 |
| 6.1 模型评估 | 第39-40页 |
| 6.2 回测业绩评价 | 第40-45页 |
| 6.3 本方案与基于Elman神经网络预测模型效果的比较 | 第45-47页 |
| 6.4 方案实施途径 | 第47页 |
| 6.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第7章 总结与展望 | 第48-51页 |
| 7.1 基本结论 | 第48页 |
| 7.2 存在不足 | 第48-49页 |
| 7.3 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
