基于AdaBoost算法多因子选股模型的应用研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景和研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 文献综述

1.2.1 多因子选股模型相关文献综述

1.2.2 机器学习算法选股文献综述

1.3 研究思路、方法与可能创新点

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究方法

1.3.3 可能的创新点

1.4 研究框架

2 相关理论概述

2.1 多因子选股模型

2.1.1 资本资产定价模型

2.1.2 多因子模型

2.1.3 量化多因子选股模型

2.2 Boosting算法之离散的AdaBoost

2.2.1 Boosting方法

2.2.2 Boosting适用于可加模型

2.2.3 向前逐步叠加模型

2.2.4 指数损失

3 因子的筛选及独立性检验

3.1 数据的准备与处理

3.2 筛选有效因子

3.2.1 有效因子筛选的步骤

3.2.2 有效因子筛选的结果

3.3 独立性检验

3.3.1 因子独立性检验的步骤

3.3.2 因子独立性检验的结果

4 构建机器学习算法选股模型

4.1 构建AdaBoost多因子选股模型

4.1.1 数据的准备

4.1.2 AdaBoost多因子选股模型的具体步骤

4.2 模型回测结果

5 结论

致谢

参考文献