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【6h】

基于随机森林量化的沪深300指数增强策略设计

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

(1)论文最终要解决的问题

(2)理论意义

(3)实际意义

1.3 研究方法

1.4 论文章节安排

2 文献综述

2.1 指数追踪的偏离度控制

2.2 获取超越基准收益的方法概述

2.3 量化多因子选股方法概述

2.4 机器学习算法在量化选股中的应用

2.5本章小结

3 国内指数增强型基金发展现状及趋势

3.1 国内指数增强型基金发展现状

3.2 指数增强方法汇总

3.3 未来指数增强基金趋势展望

3.4 本章小结

4 基于随机森林量化的股票选取及投资组合构建

4.1 随机森林在理论层面的适用性分析

4.2 随机森林选股模型基本框架

4.3 因子库的构建

4.4 数据获取及预处理

4.5 随机森林模型训练过程

4.6 利用因子重要性分行业选取股票及投资组合构建

4.7 本章小结

5 基于低波动异象的仓位调整

5.1 低波动异象简介

5.2 低波动异象产生的原因

5.3 低波动仓位选择的具体操作

5.4 本章小结

6 总结和展望

6.1 对于指数增强基金的研究展望

6.2 对于多因子选股策略的研究展望

6.3 对于仓位选择的研究展望

附录

代码1:因子中性化处理

代码2:因子标准化处理

代码3:随机森林调参和输出因子重要性

代码4:股票打分

参考文献

致谢

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