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基于可预测信息的投资组合优化构建
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目标与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1投资组合优化理论发展回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2可预测信息在投资组合优化中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3现有研究方法评述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3.1经典优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.3.2机器学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3.3深度学习与神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1投资理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2投资组合构建原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.3可预测性的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3.1历史数据可预测性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3.2市场情绪可预测性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3.3公司基本面可预测性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
可预测信息的获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1数据源分析与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2可预测信息提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.3数据处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.3.2特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.3.3特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
投资组合优化模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.1优化模型框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.2数学模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.2.1线性规划模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.2.2非线性规划模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2.3混合整数规划模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.3约束条件与目标函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.3.1风险控制约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.3.2收益最大化约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
5.3.3成本最小化约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.4求解算法与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.4.1传统优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.4.2现代优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.4.3并行计算与分布式
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