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科研主題：SMU劉教授——基于機器學(xué)習(xí)的量化交易策略

量化交易是一種利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)方法，借助大量歷史數(shù)據(jù)分析未來市場變化并進行交易的策略。而機器學(xué)習(xí)則可以幫助量化交易策略更準確地預(yù)測未來趨勢和價格變化，從而提高交易收益率。隨著計算機算力的不斷提高和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的逐步成熟，機器學(xué)習(xí)逐漸成為金融領(lǐng)域的重要工具，基于機器學(xué)習(xí)的量化交易策略的研究具有重要的意義。同時，隨著金融市場的復(fù)雜度不斷提高，傳統(tǒng)的量化交易策略已經(jīng)無法滿足市場的需求。機器學(xué)習(xí)可以利用大量的歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，在保持實時性和準確性的同時，能夠更好地處理市場動態(tài)變化和非線性關(guān)系，從而打造更加智能化、更加適應(yīng)市場的量化交易策略。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，針對基于機器學(xué)習(xí)的量化交易策略展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。

特邀導(dǎo)師

指南者留學(xué)特邀導(dǎo)師：劉教授

新加坡管理大學(xué)助理教授

量化金融領(lǐng)域?qū)＜遥?0年+金融從業(yè)經(jīng)驗

擅長金融與機器學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等方法的交叉研究

我們的優(yōu)勢

我們的名?？蒲? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?其他機構(gòu)科研

可定制課題? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 完全固定課題

教授1v1指導(dǎo)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 10-20人班課

獨立一作論文? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?共同一作論文

Research論文? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Review論文

100%有推薦信? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 不全都有推薦信

指導(dǎo)老師的EDU郵箱推薦信? ? ? ? ? ? ? ? ? 指導(dǎo)老師私人郵箱推薦

科研與論文指導(dǎo)是同一個老師? ? ? ? ? ? ? 科研與論文指導(dǎo)是不同的老師

可以直接聯(lián)系到教授? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?除了zoom外無法聯(lián)系到教授

科研指導(dǎo)使用漢語? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?教授講英文，內(nèi)容太專業(yè)聽不懂

你將收獲

EI會議論文發(fā)表

名校推薦信

全方位助力留學(xué)申請

適合人群

留學(xué)申請：計劃申請量化金融/數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)的同學(xué)

提升背景：希望增加深度學(xué)術(shù)研究經(jīng)歷，提升獨立研究能力的同學(xué)

鍛煉技能：想要掌握人工智能領(lǐng)域知識，包括Python、機器學(xué)習(xí)、論文撰寫等技能的同學(xué)

具體安排

Week 1

Find the Topic

• 1V1 office hour

• Find the topic

Week 2

Machine LearningAlgorithms I

• Supervised Learning and Unsupervised Learning

• Categorical Variable and Continuous Variable

• Linear Models

Week 3

Machine Learning Algorithms II

• Multicollinearity

• Entropy

• Decision Tree

Week 4

Machine Learning Algorithms III

• Advanced Tree Based Models

• Neural Network

• Unstructured Data

Week 5

Data Analysis

• 1V1 office hour

• Try to analyze the data

Week 6-8

Implementation of Machine Learning Algorithms

• 1V1 office hour

• Apply machine learning algorithms to make predictions.

Week

9-12

Paper Writing

• Discussion & Paper Writing

• Submit Paper