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基于XGBoost算法的多因子量化选股方案策划

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基于XGBoost算法的多因子量化选股方案策划
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-18页
  1.1 研究背景第8-13页
    1.1.1 国内证券投资市场发展现状第8-9页
    1.1.2 量化投资的发展第9-11页
    1.1.3 机器学习算法的发展第11-13页
  1.2 量化策略方案策划的意义第13-15页
  1.3 研究内容、方法和技术路线第15-16页
    1.3.1 研究内容和方法第15页
    1.3.2 研究技术路线与论文框架第15-16页
  1.4 主要贡献第16-18页
第2章 文献综述与相关理论第18-34页
  2.1 文献综述第18-21页
  2.2 量化投资相关理论第21-34页
    2.2.1 量化投资特点及发展第21-26页
    2.2.2 量化投资主要内容第26-30页
    2.2.3 量化投资的主要方法和技术手段第30-34页
第3章 多因子量化选股策略剖析第34-41页
  3.1 量化策略的市场应用分析第34-36页
  3.2 量化策略的分类第36-38页
  3.3 传统多因子选股策略改进点分析第38-41页
第4章 多因子量化选股方案策划第41-64页
  4.1 方案设计框架第41页
  4.2 因子池构建与数据预处理第41-47页
4.2.1.构建因子池第41-44页
4.2.2.数据预处理第44-47页
  4.3 分类算法选择第47-55页
    4.3.1 XGBoost算法原理第47-50页
    4.3.2 SVM、随机森林和XGBoost优缺点分析第50-53页
    4.3.3 SVM、随机森林和XGBoost建模效果对比第53-55页
  4.4 多因子选股模型构建第55-64页
    4.4.1 XGBoost算法参数优化详解及因子筛选第55-63页
    4.4.2 模型构建总结第63-64页
第5章 方案评估及实施建议第64-70页
  5.1 XGBoost选股模型准确率及回测结果分析第64-67页
    5.1.1 模型准确率评价第64页
    5.1.2 历史回测业绩评价第64-67页
  5.2 基于传统因子数量的XGBoost选股模型结果比较第67-69页
    5.2.1 传统候选因子的选取第67-68页
    5.2.2 传统因子数量的模型建立及回测表现第68-69页
  5.3 股指期货对冲优化窥探第69-70页
第6章 总结与展望第70-72页
参考文献第72-74页
附录第74-90页
致谢第90-91页

本篇论文共91页,点击这进入下载页面
 
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