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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