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機器學習方法在量化投資中的應用
 
     論文目錄
 
摘要第4-5頁
ABSTRACT第5頁
第1章 緒論第8-12頁
    1.1 研究課題的背景與意義第8-9頁
    1.2 課題研究現狀第9-10頁
    1.3 本文主要內容第10-12頁
第2章 相關技術背景介紹與應用分析第12-24頁
    2.1 深度學習與神經網絡簡介第12-14頁
    2.2 時序數據集的分割、擬合情況與交叉檢驗第14-16頁
    2.3 常見神經網絡結構與復合結構第16-19頁
    2.4 深度學習模型在量化投資場景中應用的分析第19-24頁
        2.4.1 證券市場的有效性第19-20頁
        2.4.2 證券市場的高度時變性第20-21頁
        2.4.3 可用數據量有限第21頁
        2.4.4 缺乏模型評價基準第21-24頁
第3章 模型數據來源與相關計算工具第24-29頁
    3.1 實驗數據與回測引擎的來源第24-25頁
    3.2 深度學習工具PYTORCH簡介第25頁
    3.3 自定義計算工具的封裝第25-27頁
    3.4 工程整體框架第27-28頁
    3.5 本章小結第28-29頁
第4章 數據處理與模型搭建第29-48頁
    4.1 異常值處理與監督值的生成第29-31頁
        4.1.1 異常值的處理第29-30頁
        4.1.2 監督值的產生第30-31頁
    4.2 統計記錄值與模型選擇準則第31-33頁
        4.2.1 統計記錄值的定義第31-32頁
        4.2.2 模型選擇準則第32-33頁
    4.3 模型的損失函數第33-42頁
        4.3.1 損失函數工作的原理第33-34頁
        4.3.2 基于個股的均方差損失函數的缺陷第34-37頁
        4.3.3 基于投資組合的絕對距離損失與秩相關損失第37-38頁
        4.3.4 基于投資組合的負余弦損失第38-40頁
        4.3.5 基于投資組合的前后向傳播的異步控制第40-42頁
    4.4 模型結構第42-46頁
        4.4.1 模型結構的一般框架第42-44頁
        4.4.2 模型結構框架與多因子模型第44-46頁
    4.5 模型對數據集的使用第46-47頁
    4.6 本章小結第47-48頁
第5章 實證結果分析第48-63頁
    5.1 模型訓練與預測及回測相關設置第48-50頁
    5.2 結合交易策略與回測的模型分析第50-54頁
    5.3 獨立于交易策略與回測的模型分析第54-57頁
    5.4 訓練過程中模型統計記錄值的分析第57-60頁
    5.5 基于投資組合的損失函數的適用性分析第60-62頁
    5.6 本章小結第62-63頁
結論第63-66頁
參考文獻第66-71頁
致謝第71頁

 
 
論文編號BS4506705,這篇論文共71
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