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基于WD-GA-SVR模型的基金凈值預測研究

發(fā)布時間:2025-01-18 12:55
  伴隨著我國經濟的快速發(fā)展和證券投資基金市場機制的持續(xù)完善,證券投資基金已成為最受廣大投資者歡迎的投資工具之一。隨之帶來的是基金規(guī)模的日益擴大與基金投資需求的日益提高,這使得基金的收益成為了投資者最為關心的問題。無論是基金管理公司還是個人投資者都渴望在基金市場中獲得受益,因此正確預測基金走勢成為了重要的研究課題。本文針對基金市場的時間序列數據不平穩(wěn)、非線性、高噪聲等特點,提出了一種小波閾值降噪的數據預處理方法,并從coif N、db N、sym N三種小波函數在不同階數、分解層數和閾值處理方法下的降噪表現入手選擇策略;在變量選取上,共選擇了周基金份額凈值、累計份額凈值、凈值增長率、周披露天數、行業(yè)集中度、持股集中度、居民消費價格指數等共計十個變量,涉及了基金凈值表現、資產配置、宏觀經濟等多個方面;針對核函數的選擇問題,使用了幾種常用的核函數和基于線性加權組合的多核方法進行擇優(yōu)選取;針對支持向量回歸模型的超參數優(yōu)化問題,使用了傳統的網格搜索法、遺傳算法和粒子群算法求解最優(yōu)參數組合。研究得出主要結論如下:第一,對于基金時間序列數據,使用軟硬折中法處理的coif8小波系數在2層分解下的降噪表現最...

【文章頁數】:71 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1論文框架圖

圖1.1論文框架圖

基于WD-GA-SVR模型的基金凈值預測研究7圖1.1論文框架圖本文章節(jié)安排如下。第一章:緒論。闡述本文設計的組合模型應用在證券投資基金市場的預測問題提出的目的和意義,系統介紹從股票市場到基金市場的國內外研究概況和存在的問題,并理清文章研究思路與章節(jié)安排。第二章:基本理論方法概述....


圖2.1經驗風險和期望風險關系圖

圖2.1經驗風險和期望風險關系圖

基于WD-GA-SVR模型的基金凈值預測研究13測值的風險最小化,這就引入了經驗風險最小化的概念。11nempiiiRwLy,fx,wn(2.1)式(2.1)就是經驗風險,其中iiL(yfx,,w為損失函數,常用估計值與真實值之間離差的算數平均來逼近數學期望,這樣就可以用可計算的....


圖2.2結構風險最小化結構圖

圖2.2結構風險最小化結構圖

基于WD-GA-SVR模型的基金凈值預測研究15這樣根據子群的VC維和樣本數就可以固定子群的置信區(qū)間,且子群的置信區(qū)間隨i的增加而增大。123knsssss(2.4)然后計算每一個子集的最小經驗風險,可以發(fā)現滿足式(2.5)。emp1emp2empnRfRfRf(2.5)通過VC....


圖2.3支持向量機分類超平面

圖2.3支持向量機分類超平面

2基金市場和支持向量機理論介紹162.4.1最優(yōu)分類面與線性可分問題圖2.3支持向量機分類超平面圖2.3中的點表示處于二維平面的二分類樣本,類型用黑色和白色標注。其中I為最優(yōu)分類線,在高維則表現為最優(yōu)分類平面。I1和I2為兩類樣本點中經過距離分類線最近的樣本作的平行于最優(yōu)分類平面....



本文編號:4028642

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