基于大数据和机器学习的量化选股模型研究

量化投资论文选股论文多因子论文 AdaBoost论文

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摘要	第6-7页
Abstract	第7页
第一章绪论	第10-18页
1.1 选题背景	第10-11页
1.2 研究意义	第11-13页
1.3 本文的创新点	第13页
1.4 量化投资文献综述	第13-16页
1.4.1 国外文献综述	第13-15页
1.4.2 国内文献综述	第15-16页
1.5 研究思路	第16-18页
第二章相关理论介绍	第18-26页
2.1 量化投资的特点和主流方法	第18-21页
2.1.1 量化投资的特点	第18-20页
2.1.2 量化投资的内容和主流方法	第20-21页
2.2 多因子选股模型概述	第21-26页
2.2.1 多因子模型理论基础	第21-24页
2.2.2 有效因子的选择	第24页
2.2.3 冗余因子的剔除	第24-25页
2.2.4 投资组合的构建	第25-26页
第三章 A股市场实证分析	第26-56页
3.1 数据清洗	第26-27页
3.1.1 数据来源	第26页
3.1.2 数据处理的说明	第26-27页
3.2 多因子的选取	第27-31页
3.3 因子有效性检验	第31-38页
3.3.1 质量类因子	第31-32页
3.3.2 成长类因子	第32-34页
3.3.3 估值类因子	第34页
3.3.4 规模类因子	第34-36页
3.3.5 交易类因子	第36页
3.3.6 情绪类因子	第36页
3.3.7 技术指标类因子	第36-37页
3.3.8 WorldQuant Alpha101部分因子	第37-38页
3.4 冗余因子的剔除	第38-41页
3.5 选股模型的建立	第41-56页
3.5.1 模型有效性检验	第41-42页
3.5.2 引入对冲机制的模型	第42-44页
3.5.3 改变因子回溯周期	第44-52页
3.5.4 利用AdaBoost算法进行多因子选股	第52-56页
第四章总结与改进	第56-58页
4.1 选股模型总结	第56页
4.2 本文的不足以及改进思路	第56-58页
参考文献	第58-60页
致谢	第60页

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论文编号ABS4476091，这篇论文共60页

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