5个研究背景和意义示例,教你写计算机基金论文

今天分享的是关于基金的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到基金等主题,本文能够帮助到你

基于均线偏离交易信号的基金定投策略研究

这是一篇关于基金,智能定投,均线偏离,策略参数,收益优化的论文, 主要内容为买基金是目前我国最普遍的投资方式之一,但由于投资知识和经验的不足,普通个人投资者投资基金的结果并不理想。智能定投在收益提升和风险控制方面比普通机械定投具备较大优势,我国主流基金公司和基金第三方销售平台均以此推出各自智能定投工具,为广大投资者带来了投资体验提升,但也存在智能定投策略细节模糊、可选参数固定、工具不能覆盖全部基金等问题。为了进一步优化智能定投策略,本文选择较容易理解并方便移植于所有基金定投的均线策略,开展基于均线偏离交易信号的基金定投策略的研究。通过构建与目前市面策略不同的基于基金自身复权净值均线偏离交易信号的定投策略,使用量化回测技术,对比不同均线参照策略和不同策略参数在历史上的收益表现情况,构建以研究结果为基础的“最优”参数组合,进一步提出基于均线偏离信号的基金定投策略优化,并逐一开展回测验证,最终证实了本文构建的基于基金自身复权净值均线偏离交易信号的定投策略及其优化策略具有较强的实践指导价值,并得到以下研究成果:基于基金自身复权净值均线偏离交易信号的定投策略能够刻画对应基金超出宽基指数波动范围的情况,更好发挥智能定投功能,比使用宽基指数均线更优,中证500ETF均线偏离信号可以作为波动率较低的基金定投时的信号参考。策略参数的合理选择可以进一步避免基金净值有较大涨幅仍然买入基金的情况。回测中,大窗口均线的收益回测表现均好于小窗口均线,“均线窗口500、偏离幅度系数0.03、定投额调整系数1”的策略参数组合为本文策略“最优”参数组合,该组合比本文研究中已经具有一定收益优势的参数组合更加具有潜在收益优势。同时,该组合在样本外的回测结果进一步证实了其更优的潜在收益能力,其中2021年1月至2023年3月期间回测结果显示,该参数组合获得超额收益优势显著,表明该参数组合具备较高的实践价值。研究同时发现利用当期均线偏离与一定历史滚动极值的比较情况,可以进一步优化本文策略收益表现。基金定投作为公认的投资者友好型策略,其实践价值会随着相关知识的不断普及而持续提升,本文通过对定投策略进行研究,发掘定投策略价值,为我国普惠金融事业尽一份绵薄之力。

H公司投资分析平台的需求管理优化与设计

这是一篇关于基金,投资风险,需求管理,平台设计的论文, 主要内容为随着新兴技术的发展以及互联网在金融行业渗透程度的加深,传统金融机构面临来自多方面的竞争。在此环境下,公司越来越重视金融科技体系的构建,加强研发核心业务平台的能力,从而满足个性化业务需要,提升运营效率。同时,运用大数据、人工智能等新兴技术实现基于数据模型的智能辅助决策,实现智慧化运营。在基金投资过程中,风险的管理与控制贯穿于整个投资过程且涉及多个部门。目前基金业监管态势从严从紧,H公司自主研发投资分析平台,聚焦投资过程中的风险管理过程,通过构建功能完善、智慧安全的平台,在满足业务需求的基础上,优化业务流程,提升效率。以投资分析平台的研发为契机,H公司重新搭建了科学的产品研发体系,重点对需求管理流程进行优化,解决了因需求管理不当,影响平台功能设计的问题。本文以基于需求管理流程优化基础上的投资分析平台功能设计为研究对象,主要包括以下几方面的研究内容:(1)通过对国内外有关基金风险管理、需求管理的研究现状分析,借鉴公司自主研发的其他业务系统案例的研发情况,以项目管理理论中需求管理理论相关概念为理论基础,完善了平台设计中需求管理的理论框架。(2)通过对投资分析业务现状以及研发体系中需求管理的现状分析,对现有业务、现有业务平台、以及在平台设计需求管理中的问题进行识别,并搭建科学的需求管理体系并进行平台需求分析。(3)基于需求分析的结果对平台整体功能及主要功能模块设计。H公司投资分析平台的构建是该公司在金融科技方面布局的重要表现,其对于公司乃至行业都具有一定的意义与价值。由于传统金融机构在此方面的布局较晚,对于技术研发需求管理往往不够重视,在智慧化运营平台的搭建方面研究成果较少。本文的研究希望可以给同行业公司一些启发,提供一些借鉴意义。

基于知识图谱结构的基金推荐系统研究

这是一篇关于基金,推荐系统,知识图谱的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,越来越多的信息充斥着人们生活的方方面面,为解决用户-信息的个性化精准匹配问题,推荐系统开始在音视频、电商、评论等越来越多的网站上应用,它充分挖掘用户喜好和兴趣,在降低信息过载、提高网站点击率、为用户定制更加个性化服务方面起到了重要作用,已经成为互联网强有力的增长引擎。推荐方法也在随着技术变革不断创新,从最经典的协同过滤到高效准确的深度学习,再到应用知识图谱的可解释推荐系统,推荐效果也在逐步提升。然而,目前推荐系统在基金数据上的应用却不够常见。因此,为充分挖掘不同投资者的偏好,更有针对性的推荐相应的基金产品,本文利用混合型知识图谱推荐模型Ripple,基于某券商App的376种产品数据、11808条用户历史交易数据,实现了对376位用户的个性化基金推荐,并在CTR预测和Top K推荐两种场景的五种评判指标下,打败了经典的FM模型、MLP模型和工业上广泛应用的Deep FM模型。首先,本文对产品特征进行处理,从文本特征中利用关键词词典提取基金类型、主动被动、所属行业、投资地区、投资策略共计5个特征,据此以376种基金产品本身和60种基金产品特征值为实体,利用9种基金产品特征构造18种关系,得到了5386对一跳三元组并建立知识图谱。随后,对产品数据、用户历史交易数据以及知识图谱进行描述性统计分析,发现大多数基金是支持定投的被动基金,不同用户对基金购买的差异很大,绝大多数用户只购买了5种以内的基金产品,确定了基金推荐所适用的少量个性化推荐情景。同时也发现知识图谱呈现出由中心向外辐射的结构,基金本身构成的节点被内外两层基金特征值节点包围,内层基金特征值节点是大多数基金共同拥有的取值构成的节点,反映了基金间的相似性;外层基金特征值节点是少数基金的特征取值构成的节点,反映了基金的差异性。随后,开始实验部分的第一阶段:在已有知识图谱的基础上,从每个用户的历史交易信息出发,获取起始三元组,并针对每个用户模拟其兴趣在知识图谱上的传播过程。起始三元组的获取至关重要,因为这决定了知识图谱的传播路径,因此,对每个用户采用4种采样方法,对模型进行训练和拟合,在两种场景下选择相应的指标,探究使Ripple模型获取最优效果的采样方法。实验结果表明:以用户历史交互样本的特征值出现次数为权重采样能给Ripple模型带来最好的效果。最后,完成实验部分的第二阶段,将以用户历史交互样本的特征值出现次数为权重采样的Ripple模型与FM模型、MLP模型和Deep FM模型在CTR预测和Top K推荐2种场景下的表现进行对比:在CTR预测场景下,选择AUC和F1指标进行评价;在Top K推荐场景下,选择Precision@K、Recall@K和F1@K三种指标,并绘制了各指标随K变化的趋势图。结果表明,综合CTR预测场景和Top K推荐场景的表现,Ripple模型的效果最好,MLP模型和Deep FM模型的效果次之,FM模型的效果最差。Ripple模型在CTR预测场景中测试集上的AUC=0.8615,F1=0.7430;在Top K预测场景中,Precision@1=0.0455,Precision@5=0.0217,Recall@1=0.1310,Recall@5=0.3123,F1@1=0.0675,F1@5=0.0405。本文的主要特色体现在两个方面:(1)将基于知识图谱结构的推荐方法应用于基金推荐领域,是推荐方法在应用上的创新尝试。(2)在实验过程中,利用用户历史交互信息及物品特征,尝试多种采样方法获取起始三元组,确定了使Ripple模型效果最好的采样方案。

医疗保险监控系统的设计与实现

这是一篇关于医疗保险,监控,违规,基金,规则的论文, 主要内容为随着社会保险覆盖面的扩大、保障水平的提高,医疗保险对医疗服务行为的监管中存在诸多问题,部分定点医疗机构和服务人员受利益驱使,违规操作,套取医保基金,而人工监管方式存在专业性尺度把握不够、监管人员匮乏和审核实时性不足等问题。借助先进的信息化手段,医疗保险监管机构对医疗服务行为进行监管,可以完善监控管理机制和社会保险反欺诈制度,确保国家社保资金安全。为此,开发了医疗保险监控系统,取得的主要成果概括为:(1)对医疗医疗监管及其影响因素进行了全面分析,给出了监管的关键指标体系。论文对医疗服务行为中参保人员、医务人员和医保机构的业务办理行为进行分析,根据业务办理建立相应的医疗服务模式,再对具体的模式制定了现相关的监控指标体系。(2)设计并实现了医疗保险监管系统。对该系统进行了设计,系统架构采用JaveEE平台的B/S/S的多层模型,UI层基于Web2.0的RIA应用,UI界面基于ExtJS框架开发,图表基于FusionChart控件开发。依据对社会保险业务管理系统产生的结算信息进行交换、监控和筛查处理,信息稽核处理后,再与结算系统的反向衔接,数据同步的方式为每天增量同步。系统所有的接口数据传输采用跨平台的轻量级独立的通讯技术Web service来进行数据传递。(3)结合数据分析技术,实现了疑点和疑点对象的挖掘和预警。医疗服务行为中参保人员、医务人员和医保机构的业务办理行为进行分析,根据业务办理建立相应的医疗服务模式,再对具体的模式制定监控指标,并设定监控指标阀值,通过对医疗服务系统交换数据的分析,分析监控指标和阀值,发现疑点和疑点对象,实现对关键医疗服务行为的监控。(4)实现了一个实用的系统,该系统的使用,取得了明显的经济和社会效益。在经济效益上,该医疗保险监控系统在一些参保率较高的地区广泛应用,据统计效果比较显著,平均年医疗费用下降率达到10%,统筹基金结余率基本控制在13%左右,医疗个人负担率明显下降,医保基金支出处于可控范围。同时在社会效益上,该医疗保险监控系统的使用,规范了医疗保险服务行为,促进了就医公平,减少了医疗纠纷,更好维护参保人员利益,实现医疗保险可持续发展。