基于Boosting算法的多因子量化选股实证研究

目录

声明

摘要

第1章结论

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多因子模型文献缚}i苤

1．2．2基于机器学习的量化投资文献综述

1．3研究内容和研究方法

1．4论文框架和创新点

第2章相关理论与方法介绍

2．1多因子模型与量化选股

2．1．1 Markowitz投资组合理论

2．1．2 CAPM樱型

2．1．3 Ross套剩定价理论

2．1．4 Fama-French因子模型

2．1．5多因子量化选股模型

2．2 Boosting算法介绍与对比

2．2．1 Adaboost算法

2．2．2 GBDT算法

2．2．3 XGBoost算法

2．2．4 LightGBM算法

2．2．5算法对比分析

2．3本章小结

第3章因子选取与有效性分析

3．1确定候选因子和股票池

3．2数据预处理

3．3因子有效性分析

3．4因子筛选

3．5本章小结

第4章模型构建与实证分析

4．1．1建模流程

4．1．2参数优化

4．2对比模型构建与参数优化

4．3实证分析

4．4模型优化

4．5本章小结

第5章总结与展望

5．1总结

5．2展望

附录

参考文献

致谢