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基于Bootstrap方法、隐马尔可夫模型与随机森林的量化投资策略实证研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13页
    1.2 文献综述第13-16页
        1.2.1 国外文献综述第13-15页
        1.2.2 国内文献综述第15-16页
    1.3 本文结构与创新点第16-17页
        1.3.1 本文结构第16-17页
        1.3.2 本文创新点第17页
    1.4 本章小结第17-18页
第二章 理论介绍第18-28页
    2.1 量化投资第18-20页
    2.2 bootstrap方法第20-21页
    2.3 隐马尔科夫模型第21-23页
    2.4 随机森林算法第23-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 实证研究思路简介第28-34页
    3.1 实证研究流程第28-33页
        3.1.1 待选特征构建第28页
        3.1.2 非参数的bootstrap方法第28-29页
        3.1.3 隐马尔可夫模型第29-32页
        3.1.4 随机森林模型第32-33页
        3.1.5 策略执行模块第33页
    3.2 python函数说明第33页
    3.3 本章小结第33-34页
第四章 实证分析第34-60页
    4.1 数据选取与说明第34-35页
        4.1.1 数据选取第34页
        4.1.2 数据描述第34-35页
    4.2 实证研究过程与研究结果分析第35-58页
        4.2.1 非参数bootstrap方法选择具有显著超额收益的特征第35-44页
        4.2.2 隐马尔科夫模型绘制价格状态图第44-48页
        4.2.3 随机森林模型预测市场涨跌变化第48-51页
        4.2.4 策略设计与回测结果第51-58页
    4.3 实证研究结果分析第58-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-62页
    5.1 总结第60-61页
    5.2 不足与展望第61-62页
附录A 部分python代码介绍第62-63页
附录B 隐马尔科夫模型图集第63-75页
参考文献第75-78页
致谢第78-79页
附件第79页

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