量化交易中的统计方法——基于回归与文本挖掘的两个实证研究



量化交易中的统计方法——基于回归与文本挖掘的两个实证研究

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量化交易中的统计方法——基于回归与文本挖掘的两个实证研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
1.1 量化交易介绍	第10-11页
1.2 量化分析研究现状	第11-12页
1.2.1 数理统计方法	第11-12页
1.2.2 数据挖掘方法	第12页
1.3 相关研究成果	第12-13页
1.4 本文结构安排	第13-14页
第2章数据挖掘技术介绍	第14-30页
2.1 协同过滤算法分类	第15-20页
2.1.1 基于内存的协同过滤算法	第16-17页
2.1.2 基于模型的协同过滤算法	第17-18页
2.1.3 混合推荐算法	第18-20页
2.2 协同过滤算法衡量标准	第20-24页
2.2.1 推荐系统质量测量方法类型	第20-22页
2.2.2 常用协同过滤算法衡量指标	第22-24页
2.3 潜在语义分析技术	第24-26页
2.3.1 相关研究现状	第24-25页
2.3.2 LDA算法介绍	第25-26页
2.3.3 LDA算法的特点	第26页
2.4 支持向量机	第26-28页
2.5 小结	第28-30页
第3章数理统计方法在金融市场中的应用	第30-44页
3.1 流动性相关研究介绍	第30-34页
3.1.1 流动性问题描述	第30-31页
3.1.2 流动性衡量方法	第31-32页
3.1.3 流动性问题研究现状	第32-33页
3.1.4 融资融券相关研究	第33-34页
3.2 非参数方法在流动性问题中的研究	第34-39页
3.2.1 Wilcoxon秩和检验介绍	第34-35页
3.2.2 实验设计	第35页
3.2.3 实证结果	第35-39页
3.3 参数方法在流动性问题中的研究	第39-42页
3.3.1 参数统计方法介绍	第39-40页
3.3.2 实验设计	第40页
3.3.3 实证结果	第40-42页
3.4 小结	第42-44页
第4章数据挖掘算法在金融市场中的应用	第44-58页
4.1 相关研究现状	第44-45页
4.2 利用LDA对财经新闻做语义分析	第45-52页
4.2.1 LDA算法实现过程	第45-47页
4.2.2 实验结果分析	第47-52页
4.3 利用支持向量机预测沪深股指走势	第52-55页
4.3.1 支持向量机算法实现过程	第53页
4.3.2 实验结果分析	第53-55页
4.4 小结	第55-58页
第5章总结与展望	第58-60页
5.1 本文总结	第58-59页
5.2 下一步工作与展望	第59-60页
参考文献	第60-66页
致谢	第66-68页
在读期间发表的学术论文	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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