基于vague相似度量股票组合选择策略

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1、毕业论文初稿题目基于Vague相似度量的股票组合选择策略学生姓名XXX学号XXXXXX所祁完(系XXXX专业班级XXXX指导教师XX在现代信息膨胀的吋代,不确定的信息随吋存在,不确定的事件随吋发生,而在股票行业,股票信息更是瞬息万变。为了判定这些不确定信息在某一动态区间是否完全一致或者近似一致,从而提供一种最优的股票组合排序策略。我将运用Vague相似度量知识着力介绍股票组合选择策略,借助数学软件MATLAB进行实例分析,在Vague集上讨论股票的组合排序得出授优策略。通过对本课题的研究掌握运用Vague集來处理不确定信息的基本方法,并试图寻找一种能更好地解决不确定信息实际问题的分析

2、研究方法和思路。股票组介投资是对股票投资风险规避的主要方法,英中对各种股票组合投资策略的优劣评价是其关键。现对二级市场上同一行业内的不同股票进行投资价值分析是一个系统综合评价问题。木文从评价指标的选择、单项指标的评价、多项指标的综合评价和属性识别准则四部分來阐述屈性测度理论在股票投资价值分析屮的应用。特别需要指出的是股票投资价值评价指标体系的建立和指标权重的确定应用Vague集相似度的理论和方法。本文提出--种新的基于Vague集的风险组合投资排序策略,给出了利用Vague加权相似度屋优化模型求解指标偏好权系数的方法;并通过实例对该方法进行了验证,实验结果会得到股票的最优选择策略。关

3、键词:Vague集;相似性度量;股票评价;股票选择;相似度量;选择方法;投资价值分析;指标;评价体系;BasedonthesimilaritymeasuresVaguestockportfolioselectionstrategyAbstractInthemoderninformationeraofinflation,theuncertaininformationthereatanytime,theuncertaineventsoccuratanytime,andinstockindustry,stockinformationisrapidlychanging.Inordertode

4、terminetheuncertaintyinformationinadynamicintervalisentirelyconsistentwithorsimilartotheconsistent,toprovidetheoptimalorderstockportfoliostrategy.IwillusetheVaguesimilaritymeasuresknowledgeintroductiontostockportfolioselectionstrategy,withtheaidofmathematicssoftMATLABorC,caseanalysis,Vaguesetin

5、discussiononthecombinationofstocksthatsorttheoptimalstrategy.ThroughthestudyofthisprojectcanuseVaguesettodealwithuncertaininformationofthebasicmethod,andtryingtofindabettersolutionnotsuretheanalysisofpracticalproblemsininformationresearchmethodandthinking.Inthesecondarymarketforthesameindustryi

6、nthestockofdifferentinvestmentvalueanalysisisacomprehensiveevaluationsystem.Thisarticlefromtheselectionofevaluationindicators,andtheevaluationindex,singlemanyindexofcomprehensiveevaluationandattributerecognitioncriteriaoffourtoillustratetheattributemeasuretheoiyinstockinvestmentvalueanalysisofa

7、pplication.Specialneedtopointoutis,stockinvestmentvalueevaluationindexsystemisestablishedandthetargetweightsoftheapplicationtodeterminetheVaguesettheoryandmethod・Finally,weappliedattributesyntheticevaluationmethodtoelectroniccompo

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