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债券投资的计算机自主交易模型研究与实现
中文名称: 债券投资的计算机自主交易模型研究与实现
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论文编号: 4142991收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 软件工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 债券投资 神经网络 程序化交易 自主交易系统
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 我国债券市场作为新兴市场,相对于成熟的债券市场而言仍有诸多差距.国际成熟的金融市场是中国金融市场的发展方向.随着金融市场化改革的深入(略)金融衍生品工具将大量出现,金融市场的流动性将大大提高.中国金融的程序化交易可能会出现绝对回报程序化交易、金融产品定价程序(略)商程序化交易同时发展的情况.面对我国金融全面开放和金融衍生工具陆续推出的情况,通过对于债券市场波动形态的研究,探索和总结我国债券市场的波动性特征、市场之间的关联性以及风险控制的经验和方法,建立和完善自主交易的策略研究,对加强和改善我国债券市场的发展现状,推动我国债券市场的正常运营,特别是金融衍(略)展,无疑具有很大的借鉴价值和现实意义. 由于债券在筹集建设资金时,(略)力最强,成本相对较低.对于投资机构来说,好的债券分析软件是其投资债券获利事半功倍的利器.但目前国内的债券分析软件比较匮乏,而且大多是提供一些基本传统技术指标以及基本面分析,而提供特色指标的软件几乎没有.本文利用自回归模型与神经网络模型在一(略)了较为详细的分析,具有比较前沿的参考价值. 本文主要研究内容及其成果如下: 深入研究了债券的技术...
In china, the bond market is a totally fresh market. Compared to those matured bond(omitted) still have a long way to go. With the development(omitted)nd market, more and more derivatives are coming up, going to be used in hedge transactions and going to be traded. Thus the (omitted)of our financial market will be hugely improved. And it could a(omitted)ur country's program trading that the implicit yield program trading, derivatives pricing program (omitted)d market maker program trading develop at th...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第7-13页
  ·研究背景与选题意义第7-9页
    ·研究背景第7-8页
    ·选题意义第8-9页
  ·国内外研究综述第9-11页
    ·国内研究综述第10页
    ·国外研究综述第10-11页
  ·本文的研究内容第11-13页
    ·研究内容第11页
    ·研究方法第11-13页
第2章 我国债券市场的概况及其交易模式分析第13-20页
  ·我国债券市场的发展概况第13-15页
    ·债券市场概况第13-14页
    ·债券交易品种简介第14-15页
  ·债券市场的交易模式分析第15-20页
    ·债券现货交易第15页
    ·债券回购交易第15-16页
    ·债券远期交易与即期交易相比第16-17页
    ·债券期货交易第17页
    ·债券程序化交易第17-20页
第3章 债券投资的数据预测及套利模型研究第20-35页
  ·样本数据来源第20-22页
  ·交易模型研究第22-24页
    ·建仓模型第22-23页
    ·平仓模型第23-24页
    ·止损模型第24页
  ·套利模型研究第24-26页
  ·预测模型研究第26-35页
    ·数据挖掘模型第26-28页
    ·自回归模型第28-30页
    ·神经网络预测第30-33页
    ·关于平均值的可靠范围第33-35页
第4章 债券投资的计算机自主交易模型实现第35-55页
  ·预测模型部分第35-50页
    ·数据挖掘模型第35-41页
    ·线性自回归模型第41-46页
    ·BP神经网络预测模型第46-50页
  ·交易模型部分第50-51页
    ·建仓模型第50页
    ·平仓模型第50-51页
    ·止损模型第51页
  ·模型调用与数据通讯第51-55页
    ·混合建模第51-54页
    ·动态连接库发展第54-55页
第5章 债券投资的计算机自主交易模型测试与应用第55-66页
  ·数据挖掘模型分析指标相关度第55页
  ·基于时间变量的回归模型第55-57页
  ·多项线性回归模型第57-59页
  ·神经网络模型第59-61页
  ·模型应用第61-66页
第6章 本文的总结与展望第66-68页
  ·总结第66页
  ·展望第66-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
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