第1章 緒論
1.1 波動(dòng)率研究的背景和意義
1.2 本書(shū)的方法邏輯
第2章 問(wèn)題的提出：基于演化餓弈的量化投資策略傷真研究
2.1 演化博弈引入量化投資的介紹
2.2 演化博奔理論分析
2.3 趨勢(shì)策略和震蕩策略的仿真實(shí)驗(yàn)
2.4 波動(dòng)率對(duì)于區(qū)分震蕩行情和趨勢(shì)行情的意義
第3章 波動(dòng)率的估計(jì)、性質(zhì)、模型
3.1 波動(dòng)率的估計(jì)和性質(zhì)
3.2 基于波動(dòng)率性質(zhì)的預(yù)測(cè)模型
3.3 非參數(shù)估計(jì)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型
第4章 Hurst指數(shù)與多因子模型
4.1 經(jīng)典Hurst指數(shù)介紹
4.2 Fama-French多因子模型及其Hurst指數(shù)拓展
4.3 多因子模型與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合
第5章 基于模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)、比較和集成方法研究
5.1 經(jīng)典波動(dòng)率模型與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的介紹
5.2 12個(gè)波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型的實(shí)證研究
5.3 基于金融經(jīng)濟(jì)特征建立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)波動(dòng)率預(yù)測(cè)
5.4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行集成的實(shí)證研究
5.5 基于分位數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模型集成組合算法
第6章 期權(quán)波動(dòng)率投資策略
6.1 波動(dòng)率預(yù)測(cè)與期權(quán)投資的關(guān)系
6.2 特征介紹及特征篩選
6.3 直接預(yù)測(cè)波動(dòng)率漲跌的期權(quán)策略
6.4 閾值預(yù)測(cè)波動(dòng)率漲跌的期權(quán)策略
6.5 動(dòng)態(tài)閾值預(yù)測(cè)波動(dòng)率漲跌的期權(quán)策略
參考文獻(xiàn)