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科研主題：南洋理工教授——基于人工智能的車輛分類識別算法研究

量化交易是一種利用數(shù)學和統(tǒng)計學方法，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。而機器學習則可以幫助量化交易策略更準確地預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，機器學習逐漸成為金融領(lǐng)域的重要工具，基于機器學習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。機器學習可以利用大量的歷史數(shù)據(jù)進行訓練，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)前沿以及學生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，針對基于機器學習的量化交易策略展開1v1科研指導服務(wù)。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。

特邀導師

指南者留學特邀導師：劉教授

新加坡管理大學助理教授

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

擅長金融與機器學習，強化學習，深度學習等方法的交叉研究

我們的優(yōu)勢

我們的名校科研 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 其他機構(gòu)科研

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

教授1v1指導 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 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

指導老師的EDU郵箱推薦信 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 指導老師私人郵箱推薦

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

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

全方位助力留學申請

適合人群

留學申請：計劃申請數(shù)據(jù)科學/計算機/電子電氣/自動化等相關(guān)專業(yè)的同學

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

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

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

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