经济物理学中的金融数据分析：统计与建模
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 经济物理学的发展简史 | 第7-8页 |
| 1.2 经济物理学的方法论 | 第8-12页 |
| 1.2.1 大数据时代背景下的统计分析 | 第8-11页 |
| 1.2.2 理论物理学家眼中的金融建模 | 第11页 |
| 1.2.3 实验物理学家眼中的真人实验 | 第11-12页 |
| 1.3 本文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 研究方法 | 第14-43页 |
| 2.1 经济物理学中的统计方法 | 第14-31页 |
| 2.1.1 统计分布类 | 第14-21页 |
| 2.1.2 时间相关类 | 第21-31页 |
| 2.2 经济物理学中的建模方法 | 第31-42页 |
| 2.2.1 建模方法概述 | 第32-34页 |
| 2.2.2 伊辛模型 | 第34-38页 |
| 2.2.3 对数周期幂律模型 | 第38-42页 |
| 2.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 金融数据的统计与建模 | 第43-93页 |
| 3.1 市场建模：股票市场的动量投资者模型 | 第43-57页 |
| 3.1.1 动量效应与动量策略 | 第43-44页 |
| 3.1.2 建模的思路 | 第44-45页 |
| 3.1.3 模型的构建 | 第45-47页 |
| 3.1.4 模型的运行 | 第47-51页 |
| 3.1.5 模型的分析 | 第51-53页 |
| 3.1.6 模型的应用 | 第53-56页 |
| 3.1.7 讨论与结论 | 第56-57页 |
| 3.2 规律挖掘：趋势反转的统计模式 | 第57-69页 |
| 3.2.1 预测股票市场的尝试 | 第57-58页 |
| 3.2.2 有效市场假说的悲观论调 | 第58-59页 |
| 3.2.3 混沌理论的保留态度 | 第59-61页 |
| 3.2.4 问题的提出 | 第61页 |
| 3.2.5 定量的方法 | 第61-64页 |
| 3.2.6 反转强度的定义 | 第64-65页 |
| 3.2.7 美国股票市场的统计结果 | 第65-67页 |
| 3.2.8 中国股票市场的统计结果 | 第67-68页 |
| 3.2.9 斐波那契的迷思 | 第68-69页 |
| 3.2.10 讨论与结论 | 第69页 |
| 3.3 统计比较：不同状态下的金融数据 | 第69-82页 |
| 3.3.1 比较研究的方法 | 第69-70页 |
| 3.3.2 牛市与熊市的统计比较 | 第70-77页 |
| 3.3.3 破产与非破产股票的统计比较 | 第77-82页 |
| 3.4 交叉应用：其他领域中的数据分析 | 第82-92页 |
| 3.4.1 古典音乐中的幂律行为 | 第82-86页 |
| 3.4.2 网络搜索量的统计分析 | 第86-92页 |
| 3.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第四章 总结与展望 | 第93-96页 |
| 4.1 总结：一次好奇心之旅 | 第93-94页 |
| 4.2 展望：大数据时代的新机遇 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-107页 |
| 简历 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
