声明
1 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 研究进展与不足
1.3 论文主要内容与基本思路
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 基本思路
2 量化择时策略
2.1 期货量化策略种类
2.1.1 套利策略
2.1.2 择时策略
2.2 择时策略构建思路
3 择时策略中小波分析AR-BP模型的构建
3.1 小波分析去噪
3.1.1 信号去噪方法
3.1.2 小波分析理论
3.1.3 小波基选择及层数确定
3.1.4 小波阈值去噪
3.2 时间序列分析模型选择（ARIMA）
3.2.1 简单回归分析法
3.2.2 趋势外推法
3.2.3 指数平滑法
3.2.4 ARIMA模型
3.3 人工神经网络模型选择（BP）
3.3.1 单层传感器
3.3.2 卷积神经网络
3.3.3 BP神经网络
3.4 本章小结
4 实证研究
4.1 混合模型的建立
4.2 数据分析处理
4.3 数据去噪
4.4 SPSS时间序列预测
4.4.1 序列平稳性检测
4.4.2 模型识别
4.4.3模型估计
4.4.4模型检验
4.4.5模型预测
4.5 BP人工神经网络预测
4.6 量化择时策略评价
4.6.1 策略介绍
4.6.2 大豆商品期货合约介绍
5 结论与展望
5.1 研究结果
5.2 论文展望
致谢
参考文献
