股票市場作為我國市場經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,在經(jīng)濟(jì)生活中起著越來越重要的作用,研究我國量化投資策略方面的相關(guān)文獻(xiàn)越來越多。本文將滬深300指數(shù)作為研究標(biāo)的,建立基于深度學(xué)習(xí)的股票預(yù)測模型,并把此模型的結(jié)果與相應(yīng)的擇時交易策略相結(jié)合,構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的量化擇時策略模型,以期提高投資收益性和穩(wěn)定性。由于我國滬深300指數(shù)已推出,用滬深300指數(shù)作為研究標(biāo)的,在研究投資策略時具有現(xiàn)實意義。運用傳統(tǒng)的一些證券市場分析方法來研究證券市場時,不僅需要滿足一系列的較為嚴(yán)格的假設(shè),并且也難以取得比較令人滿意的結(jié)果。而非線性的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能良好的解釋股市價格行為,因而本文利用深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)(SVM)兩種非線性的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析我國股市價格行為,并將兩者的結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)在預(yù)測未來股票的價格時具有更高更穩(wěn)定的預(yù)測精度。鑒于此,本文利用深度學(xué)習(xí),并結(jié)合具體數(shù)據(jù),對未來股票漲跌情況進(jìn)行判斷分類,利用分類結(jié)果進(jìn)行多空操作,同時利用支持向量機(jī)(SVM)來建立股票分類預(yù)測模型并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行多空操作,通過深度學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)(SVM)的比較,得出了基于深度學(xué)習(xí)的股票預(yù)測分類模型具有更高的預(yù)測精度,...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 選題依據(jù)與研究意義
        1.1.1 選題依據(jù)
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 國內(nèi)市場有效性的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融市場中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 本文研究方法和創(chuàng)新點
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 本文創(chuàng)新點
2 相關(guān)理論
    2.1 量化擇時理論
    2.2 市場有效理論
        2.2.1 有效市場理論
        2.2.2 ADF單位根檢驗法
    2.3 支持向量機(jī)
    2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.4.1 人工神經(jīng)元
        2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.4.3 多層感知器
        2.4.4 反向傳導(dǎo)算法
    2.5 深度學(xué)習(xí)理論
        2.5.1 深度學(xué)習(xí)概述
        2.5.2 深度學(xué)習(xí)的基本思想
        2.5.3 深度學(xué)習(xí)算法
3 基于深度學(xué)習(xí)的量化擇時策略的構(gòu)建
    3.1 模型的構(gòu)建思路
    3.2 模型中指標(biāo)的選取
    3.3 模型評價指標(biāo)
4 深度學(xué)習(xí)在量化擇時中的實證分析
    4.1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計與檢驗
        4.1.1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
        4.1.2 運用ADF單位根檢驗市場的有效性
    4.2 模型的實證分析
    4.3 基于深度學(xué)習(xí)的滬深300指數(shù)量化擇時策略分析
5 結(jié)論與建議
    5.1 基于深度學(xué)習(xí)的擇時策略能具有較高的推廣能力
    5.2 未來研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄 R程序
后記



本文編號：3810658