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基于遗传算法的多因子策略选股系统设计及实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 文献综述第11-16页
    1.1 本论文研究背景第11页
    1.2 研究目的及意义第11-12页
    1.3 国外研究现状第12-14页
    1.4 研究内容第14页
    1.5 论文架构第14-16页
第二章 需求与分析第16-27页
    2.1 多因子策略选股系统需求第16-21页
        2.1.1 概述第16-17页
        2.1.2 商业价值分析第17页
        2.1.3 系统需求分析第17-19页
        2.1.4 功能描述第19页
        2.1.5 用例图设计第19-21页
    2.2 数据库设计第21-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 多因子选股第27-35页
    3.1 多因子选股原理第27-28页
    3.2 多因子选股业务流程第28-30页
        3.2.1 多因子框架第28-30页
    3.3 多因子选股流程与评价指标第30-32页
        3.3.1 因子综合评分选股第30-31页
        3.3.2 评价指标第31-32页
    3.4 遗传算法第32-34页
        3.4.1 遗传算法原理第33-34页
        3.4.2 遗传算法运用第34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 遗传算法模块验证第35-46页
    4.1 基于遗传算法因子组合优化方案第35-37页
        4.1.1 遗传算法优势第35-36页
        4.1.2 遗传算法设置第36-37页
    4.2 优化测试第37-44页
        4.2.1 测试数据第38-43页
        4.2.2 因子扩充测试第43-44页
    4.3 优化方案改进第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第五章 系统改进第46-59页
    5.1 遗传算法模块改进方案第46-50页
        5.1.1 收益率检验第47-48页
        5.1.2 延续性检验第48页
        5.1.3 K-Means聚类第48-49页
        5.1.4 第一层遗传算法设置第49页
        5.1.5 第二层遗传算法设置第49-50页
    5.2 优化方案测试第50-57页
        5.2.1 数据准备第50-51页
        5.2.2 因子过滤第51-55页
        5.2.3 遗传算法优化第55-56页
        5.2.4 外推测试第56-57页
    5.3 消融验证第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 系统的设计及实现第59-72页
    6.1 因子计算第60-62页
    6.2 数据清理第62-63页
    6.3 因子测试第63-67页
    6.4 因子分类第67-68页
    6.5 因子优化选择第68-69页
    6.6 因子权重优化第69页
    6.7 系统验证第69-70页
    6.8 结果展示第70-71页
    6.9 本章小结第71-72页
总结与展望第72-74页
    本文的总结第72页
    进一步的工作第72-74页
参考文献第74-76页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第76-77页
致谢第77-78页
附件第78页

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