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內容簡介:
择时和择股是证券投资的重要内容,本书基于机器学习中的聚类、分类、以及深度学习技术,深入探讨了证券投资领域的择时和择股两大问题。全书共分为七个章节,第一章简单介绍了研究背景及意义;第二章梳理了当前国内外关于股票市场分歧的研究进展,并提出了本书的研究问题;第三章和第四章提出了股票市场结构性分歧概念,并探讨了市场结构性分歧对市场收益及趋势预测的影响;第五章、第六章提出了市场结构性分歧视角下的择股策略;最后一章对全书进行了总结,并对未来的研究进行了展望。
關於作者:
葛志鹏,河南大学讲师,硕士生导师,上海财经大学管理科学与工程博士,主要研究领域为机器学习、人工智能在金融工程中的应用。曾参与过“基于文本挖掘的互联网借贷用户不良信用行为分析与预测”、“上海金融智能工程技术研究中心”等多项省部级与厅级课题,在Expert Systems With Applications,Applied Soft Computing,Engineering Letters等国内外期刊发表多篇科研论文。
目錄 :
第一章
绪 论
第一节 研究背景与意义?/?003
第二节 研究思路与框架?/?006
第三节 研究创新性尝试?/?008
本章小结?/?010
第二章
股票市场相关研究综述
第一节 股票市场分歧?/?015
一、国外学者对市场分歧的研究?/?015
二、国内学者对市场分歧的研究?/?017
第二节 股票市场择时?/?019
一、股票市场择时的价值?/?019
二、基于技术因子的择时策略?/?021
三、基于预测模型的择时策略?/?025
第三节 股票市场择股?/?029
一、异象因子择股?/?029
二、预测、机器学习、深度学习的择股模型?/?035
本章小结?/?037
第三章
股票市场结构性分歧对市场收益的影响
第一节 引言?/?041
第二节 市场结构性分歧的度量?/?043
一、结构性分歧计算?/?044
二、结构性分歧描述性统计?/?046
第三节 市场结构性分歧与市场收益间的关系研究?/?048
一、数据说明?/?048
二、格兰杰因果检验?/?049
三、市场结构性分歧、交易量与收益率间的关系?/?051
四、市场结构性分歧、交易量与收益率影响的持续性?/?053
第四节 市场结构性分歧、交易量与收益率关系间的鲁棒性分析?/?055
一、控制变量对关系的影响?/?055
二、聚类特征对关系的影响?/?058
三、聚类数量对关系的影响?/?059
本章小结?/?061
第四章
市场结构性分歧视角下指数收益的可预测性
第一节 引言?/?065
第二节 方法模型?/?066
第三节 实证分析?/?068
一、数据说明?/?068
二、模型评估?/?070
三、实验结果?/?070
四、鲁棒性检验?/?074
第四节 市场结构性分歧的影响因素分析?/?084
本章小结?/?087
第五章
市场结构性分歧视角下的一种选股策略
第一节 引言?/?091
第二节 方法模型?/?092
第三节 实证分析?/?095
一、数据说明?/?095
二、模型评估?/?100
三、实验结果?/?101
四、鲁棒性检验?/?105
第四节 选股策略收益的可解释性分析?/?107
一、因子模型?/?108
二、因子计算?/?109
三、因子分析?/?110
本章小结?/?112
第六章
不同市场行情下维数约减对选股策略的影响
第一节 引言?/?117
第二节 方法模型?/?118
一、主成分分析法?/?120
二、堆栈式自编码?/?121
三、堆栈式受限玻尔兹曼机?/?124
第三节 实证分析?/?125
一、数据说明?/?125
二、模型评估?/?126
三、实验结果?/?126
第四节 一种轮动的股票选择策略?/?139
一、策略介绍?/?139
二、实证分析?/?140
本章小结?/?145
第七章
总结与展望
第一节 总结?/?149
第二节 展望?/?150
参考文献?/?152
重要术语索引?/?170