基于深度强化学习与改进均值—方差模型的投资组合研究

投资组合论文 DCC-GARCH论文深度强化学习论文

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摘要	第5-7页
Abstract	第7-8页
第1章绪论	第14-24页
1.1 研究背景与意义	第14-16页
1.1.1 研究背景	第14-16页
1.1.2 意义	第16页
1.2 国内外研究发展现状与趋势	第16-20页
1.2.1 投资组合相关理论研究	第16-18页
1.2.2 基于多元GARCH模型的投资组合优化	第18-19页
1.2.3 深度强化学习模型在投资中的应用	第19-20页
1.3 研究方法、内容与技术路线	第20-22页
1.3.1 研究方法	第20-21页
1.3.2 研究内容	第21页
1.3.3 技术路线	第21-22页
1.4 本文的创新点	第22-24页
第2章相关概念及理论研究	第24-40页
2.1 均值-方差模型理论综述及相关研究	第24-27页
2.1.1 均值-方差模型概述	第24-25页
2.1.2 均值-方差模型的不足和相关改进	第25-27页
2.2 多元GARCH模型介绍	第27-31页
2.2.1 VECH-GARCH模型	第28-29页
2.2.2 BEKK-GARCH模型	第29页
2.2.3 CCC-GARCH模型	第29-30页
2.2.4 DCC-GARCH模型	第30-31页
2.3 深度强化学习模型	第31-38页
2.3.1 强化学习	第31-35页
2.3.2 深度强化学习模型	第35-38页
2.4 本章小结	第38-40页
第3章基于DCC-GARCH和方差调整的行业投资组合研究	第40-52页
3.1 数据选择与模型假设	第40-41页
3.2 样本指数的描述性统计	第41-44页
3.3 方差调整方法及模型建立	第44-46页
3.4 研究结果与模型评价	第46-49页
3.5 收益率约束下的均值方差模型结果对比	第49-50页
3.6 本章小结	第50-52页
第4章引入深度强化学习择时的投资组合优化模型	第52-62页
4.1 深度强化学习模型定义	第52-57页
4.1.1 算法的框架设计	第52-54页
4.1.2 模型的指标选择	第54-55页
4.1.3 模型的要素定义	第55-57页
4.2 深度强化学习的网络设计与数据处理	第57-59页
4.2.1 模型的训练集和测试集设定	第57-58页
4.2.2 模型网络设计	第58-59页
4.3 深度强化学习模型增强结果	第59-61页
4.4 本章小结	第61-62页
第5章结论与展望	第62-64页
5.1 研究结论	第62-63页
5.2 未来展望	第63-64页
参考文献	第64-70页
致谢	第70-72页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果	第72页
作者简历	第72页
获奖情况	第72页
已发表(或正式接受)的学术论文	第72页

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论文编号ABS4620447，这篇论文共72页

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