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內(nèi)容簡介

　　擇時和擇股是證券投資的重要內(nèi)容，本書基于機器學習中的聚類、分類、以及深度學習技術，深入探討了證券投資領域的擇時和擇股兩大問題。全書共分為七個章節(jié)，第一章簡單介紹了研究背景及意義；第二章梳理了當前國內(nèi)外關于股票市場分歧的研究進展，并提出了本書的研究問題；第三章和第四章提出了股票市場結構性分歧概念，并探討了市場結構性分歧對市場收益及趨勢預測的影響；第五章、第六章提出了市場結構性分歧視角下的擇股策略；最后一章對全書進行了總結，并對未來的研究進行了展望。

作者簡介

　　葛志鵬，河南大學講師，碩士生導師，上海財經(jīng)大學管理科學與工程博士，主要研究領域為機器學習、人工智能在金融工程中的應用。曾參與過“基于文本挖掘的互聯(lián)網(wǎng)借貸用戶不良信用行為分析與預測”、“上海金融智能工程技術研究中心”等多項省部級與廳級課題，在Expert Systems With Applications，Applied Soft Computing，Engineering Letters等國內(nèi)外期刊發(fā)表多篇科研論文。

圖書目錄

第一章
緒　論
第一節(jié)　研究背景與意義 / 003
第二節(jié)　研究思路與框架 / 006
第三節(jié)　研究創(chuàng)新性嘗試 / 008
本章小結 / 010
第二章
股票市場相關研究綜述
第一節(jié)　股票市場分歧 / 015
一、國外學者對市場分歧的研究 / 015
二、國內(nèi)學者對市場分歧的研究 / 017
第二節(jié)　股票市場擇時 / 019
一、股票市場擇時的價值 / 019
二、基于技術因子的擇時策略 / 021
三、基于預測模型的擇時策略 / 025
第三節(jié)　股票市場擇股 / 029
一、異象因子擇股 / 029
二、預測、機器學習、深度學習的擇股模型 / 035
本章小結 / 037
第三章
股票市場結構性分歧對市場收益的影響
第一節(jié)　引言 / 041
第二節(jié)　市場結構性分歧的度量 / 043
一、結構性分歧計算 / 044
二、結構性分歧描述性統(tǒng)計 / 046
第三節(jié)　市場結構性分歧與市場收益間的關系研究 / 048
一、數(shù)據(jù)說明 / 048
二、格蘭杰因果檢驗 / 049
三、市場結構性分歧、交易量與收益率間的關系 / 051
四、市場結構性分歧、交易量與收益率影響的持續(xù)性 / 053
第四節(jié)　市場結構性分歧、交易量與收益率關系間的魯棒性分析 / 055
一、控制變量對關系的影響 / 055
二、聚類特征對關系的影響 / 058
三、聚類數(shù)量對關系的影響 / 059
本章小結 / 061
第四章
市場結構性分歧視角下指數(shù)收益的可預測性
第一節(jié)　引言 / 065
第二節(jié)　方法模型 / 066
第三節(jié)　實證分析 / 068
一、數(shù)據(jù)說明 / 068
二、模型評估 / 070
三、實驗結果 / 070
四、魯棒性檢驗 / 074
第四節(jié)　市場結構性分歧的影響因素分析 / 084
本章小結 / 087
第五章
市場結構性分歧視角下的一種選股策略
第一節(jié)　引言 / 091
第二節(jié)　方法模型 / 092
第三節(jié)　實證分析 / 095
一、數(shù)據(jù)說明 / 095
二、模型評估 / 100
三、實驗結果 / 101
四、魯棒性檢驗 / 105
第四節(jié)　選股策略收益的可解釋性分析 / 107
一、因子模型 / 108
二、因子計算 / 109
三、因子分析 / 110
本章小結 / 112
第六章
不同市場行情下維數(shù)約減對選股策略的影響
第一節(jié)　引言 / 117
第二節(jié)　方法模型 / 118
一、主成分分析法 / 120
二、堆棧式自編碼 / 121
三、堆棧式受限玻爾茲曼機 / 124
第三節(jié)　實證分析 / 125
一、數(shù)據(jù)說明 / 125
二、模型評估 / 126
三、實驗結果 / 126
第四節(jié)　一種輪動的股票選擇策略 / 139
一、策略介紹 / 139
二、實證分析 / 140
本章小結 / 145
第七章
總結與展望
第一節(jié)　總結 / 149
第二節(jié)　展望 / 150
參考文獻 / 152
重要術語索引 / 170