| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究思路及方法 | 第15-16页 |
| 1.2.1 研究思路 | 第15页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及框架 | 第16-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第18-20页 |
| 1.4 创新之处与不足 | 第20-21页 |
| 第二章 文献综述 | 第21-25页 |
| 2.1 国外相关研究 | 第21-22页 |
| 2.2 国内相关研究 | 第22-24页 |
| 2.3 研究综述 | 第24-25页 |
| 第三章 小波分析的理论基础 | 第25-31页 |
| 3.1 小波分析原理 | 第25-26页 |
| 3.2 小波分解理论 | 第26-29页 |
| 3.2.1 连续小波分解理论 | 第26-27页 |
| 3.2.2 离散小波分解理论 | 第27-29页 |
| 3.3 小波重构理论 | 第29-31页 |
| 第四章 策略的模型构建与指标选择 | 第31-42页 |
| 4.1 策略构建逻辑 | 第31-32页 |
| 4.1.1 小波包变换消噪逻辑 | 第31页 |
| 4.1.2 基于消噪数据的小波包变换择时逻辑 | 第31-32页 |
| 4.2 策略研究假设 | 第32-33页 |
| 4.3 构建策略框架 | 第33-36页 |
| 4.3.1 构建策略交易框架 | 第33-34页 |
| 4.3.2 构建策略回测框架 | 第34-36页 |
| 4.4 策略模型设定 | 第36-38页 |
| 4.4.1 传统均线策略模型 | 第36-37页 |
| 4.4.2 小波量化策略模型 | 第37-38页 |
| 4.5 策略数据来源及检验 | 第38-40页 |
| 4.5.1 数据来源及分布 | 第38-39页 |
| 4.5.2 数据的计量与检验 | 第39-40页 |
| 4.6 策略核心模块构成 | 第40-42页 |
| 第五章 基于小波包变换的量化择时策略的仿真实验 | 第42-55页 |
| 5.1 小波包变换消噪 | 第42-48页 |
| 5.1.1 小波包分解 | 第42-44页 |
| 5.1.2 通过最优小波包基搜寻算法，选取最优小波包基 | 第44-46页 |
| 5.1.3 对最优小波包分解树的系数进行阈值量化 | 第46-47页 |
| 5.1.4 小波包重构 | 第47-48页 |
| 5.2 基于消噪数据的小波量化择时策略的仿真模拟 | 第48-52页 |
| 5.2.1 传统均线择时策略分析（对照组） | 第48页 |
| 5.2.2 基于小波低频分量的量化择时策略分析（实验组） | 第48-52页 |
| 5.3 策略改进分析 | 第52-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 附录 1 | 第62-76页 |