引言
第1章 智能投顾的发展与研究
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外发展现状
1.2.1 国外智能投顾的发展现状
1.2.2 国内智能投顾的发展现状
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 用户动态洞察建模与分析
1.3.2 投资组合量化匹配建模与分析
1.3.3 资产智能动态再平衡建模
与分析
第2章 智能投顾的基础理论及文献回顾
2.1 用户效用及决策的相关理论回顾
2.1.1 期望效用及前景理论回顾
2.1.2 决策场理论回顾
2.2 资产配置的经典理论
2.2.1 投资组合理论
2.2.2 CAPM资产定价模型
2.2.3 Black-Litterman模型
2.3 机器学习的相关理论
2.3.1 逻辑回归
2.3.2 支持向量机
2.3.3 决策树学习
2.3.4 人工神经网络
2.3.5 分层贝叶斯
2.3.6 最优化的相关理论
2.4 智能投顾文献回顾
2.4.1 国外相关文献回顾
2.4.2 国内相关文献回顾
2.5 本章小结
第3章 智能投顾用户端大数据动态洞察模型
3.1 用户动态洞察评价模型建立
3.1.1 用户动态洞察影响因素分析
3.1.2 用户动态洞察体系架构设计
3.2 用户动态洞察模型建模与分析
3.2.1 用户动态洞察评价方法选择
3.2.2 用户特征的动态模糊评价建模
3.2.3 用户动态洞察的综合评价模型
3.3 本章小结
第4章 智能投顾用户与资产的算法匹配方法
4.1 基于动态洞察中投资资金运用场景μ的投资匹配模型
4.2 基于动态洞察中主观风险偏好λ的累积前景理论匹配模型
4.3 基于动态洞察中客观风险承受D的最大回撤模型
4.4 基于分层贝叶斯模型的综合投资匹配优化模型
4.5 匹配优化模型求解
4.6 本章小结
第5章 智能投顾资产端大类资产量化配置模型
5.1 传统资产动态再平衡理论
5.1.1 美林投资时钟理论的不足
5.1.2 马科维茨模型资产再平衡理论的不足
5.2 资产动态再平衡影响因素
5.3 考虑多条件约束下的资产动态再平衡模型
5.4 资产动态再平衡模型的求解
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 主要创新点
6.3 进一步研究展望
参考文献
后记
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