随机森林选股策略的实证研究--基于主成分分析法

目录

声明

摘要

第1章引言

1．1问题的提出

1．2选题背景及意义

1．2．1人工智能的应用

1．2．2量化选股的重要性

1．2．3中美贸易战背景

1．3文献综述

1．3．1国外研究现状

1．3．2国内研究现状

1．4本文的研究方法

1．5本文的创新与不足

1．6本文的结构安排

第2章随机森林选股思想概述

2．1关于机器学习

2．2关于降维

2．2．1主成分分析法

2．3．2随机森林

第3章随机森林策略的实证分析

3．1 数据处理

3．1．1数据获取

3．1．2数据预处理

3．1．3特征主成分分析法降维

3．2参数敏感性分析

3．2．1 10折交叉验证

3．2．2网格搜索

3．2．3最优参数对

3．3模型构建与选股

3．3．1模型构建

3．3．2预测数据及选股

3．4实证研究结果

第4章主成分分析法的实证分析

4．1参数敏感性分析

4．1．1 10折交叉验证

4．1．2网格搜索

4．1．3最优参数对

4．2模型构建与选股

4．2．1模型构建

4．2．2预测数据及选股

4．3实证研究结果

第5章中美贸易战背景下选股策略的应用

5．1应用结果分析

5．2策略波动原因分析讨论

结论与展望

参考文献

附录

致谢