| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第7页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第8-13页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第8-10页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第13-14页 |
| 1.4 论文框架及创新点 | 第14-16页 |
| 1.4.1 论文框架 | 第14-15页 |
| 1.4.2 文章创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 多因子量化选股的理论基础 | 第16-20页 |
| 2.1 多因子选股 | 第16页 |
| 2.2 多因子理论 | 第16-18页 |
| 2.2.1 CPAM理论 | 第16-17页 |
| 2.2.2 APT理论 | 第17页 |
| 2.2.3 Fama-French三因子模型 | 第17-18页 |
| 2.3 量化投资理论介绍 | 第18页 |
| 2.4 量化投资理论在中国市场的发展 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 因子的筛选 | 第20-26页 |
| 3.1 因子的选取 | 第20页 |
| 3.2 基于因子IC值的因子筛选方法 | 第20-22页 |
| 3.3 基于RANK-IC的因子筛选方法 | 第22-24页 |
| 3.4 基于因子贡献度的因子筛选方法 | 第24-25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 多因子选股方法的简介 | 第26-33页 |
| 4.1 Logistic理论 | 第26-28页 |
| 4.1.1 Logistic算法的原理及其过程 | 第26-28页 |
| 4.1.2 Logistic算法优缺点 | 第28页 |
| 4.2 Adaboost理论 | 第28-31页 |
| 4.2.1 Adaboost原理及其过程 | 第28-30页 |
| 4.2.2 Adaboost算法的优缺点 | 第30-31页 |
| 4.3 随机森林理论 | 第31-32页 |
| 4.3.1 随机森林的原理 | 第31页 |
| 4.3.2 随机森林方法的有效性问题 | 第31-32页 |
| 4.3.3 随机森林方法的优缺点 | 第32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 实证检验 | 第33-52页 |
| 5.1 评价指标介绍 | 第33-34页 |
| 5.2 Logistic多因子选股策略 | 第34-40页 |
| 5.3 Adaboost多因子选股策略 | 第40-46页 |
| 5.4 Rf多因子选股略 | 第46-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 策略改进的对比分析 | 第52-68页 |
| 6.1 在使用基于因子IC值筛选的方法筛选因子时的各策略表现 | 第52-54页 |
| 6.2 在使用结合Rank-IC因子筛选方法时的各策略表现 | 第54-56页 |
| 6.3 在使用因子贡献度的方法筛选因子时的各策略表现 | 第56-62页 |
| 6.4 随机森林结合多因子策略表现分析 | 第62-66页 |
| 6.4.1 因子个数对策略表现的影响 | 第62-64页 |
| 6.4.2 因子具体指标对策略的影响分析 | 第64-66页 |
| 6.5 随机森林方法筛选股票的有效性分析 | 第66-67页 |
| 6.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第7章 研究结论及不足 | 第68-70页 |
| 7.1 研究结论 | 第68-69页 |
| 7.2 研究的不足及改进之处 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 发表论文以及参加科研情况说明 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
