多层感知器神经网络构建交易策略--基于沪深300股指期货数据

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1. 绪论	第8-15页
·研究背景及意义	第8-9页
·人工神经网络发展历史简介	第9-11页
·小波分析方法	第11-13页
·本文主要研究工作	第13页
·文章结构安排	第13-15页
2. 多层感知器神经网络(MLP)	第15-36页
·多层感知器(MLP)的基本结构	第16-18页
·监督学习方法	第18-20页
·反向传播算法	第20-27页
·泛化	第27-36页
·交叉验证	第28-34页
·交叉验证与提前停止训练	第34-36页
3 小波分析与小波滤波	第36-61页
·傅里叶分析与小波分析简介	第36-37页
·小波变换	第37-39页
·小波时频分析的数学显微镜	第39-41页
·离散小波变换	第41-42页
·框架理论与离散小波变换	第42-46页
·多分辨分析	第46-57页
·多分辨分析框架	第47-48页
·双尺度方程	第48-53页
·L~2(R)的正交分解	第53-57页
·Mallat算法	第57-61页
·基本思想	第57-58页
·分解与重构算法	第58-61页
4. 小波滤波与噪声	第61-69页
·基本滤波过程	第61-65页
·噪声交易者	第65-69页
5. 交易策略的实现与对比	第69-79页
6. 结论	第79-81页
参考文献	第81-86页
后记	第86-87页
致谢	第87页