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科研主题：SMU刘教授——基于机器学习的量化交易策略

量化交易是一种利用数学和统计学方法，借助大量历史数据分析未来市场变化并进行交易的策略。而机器学习则可以帮助量化交易策略更准确地预测未来趋势和价格变化，从而提高交易收益率。随着计算机算力的不断提高和数据处理技术的逐步成熟，机器学习逐渐成为金融领域的重要工具，基于机器学习的量化交易策略的研究具有重要的意义。同时，随着金融市场的复杂度不断提高，传统的量化交易策略已经无法满足市场的需求。机器学习可以利用大量的历史数据进行训练，在保持实时性和准确性的同时，能够更好地处理市场动态变化和非线性关系，从而打造更加智能化、更加适应市场的量化交易策略。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，针对基于机器学习的量化交易策略展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。

特邀导师

指南者留学特邀导师：刘教授

新加坡管理大学助理教授

量化金融领域专家，10年+金融从业经验

擅长金融与机器学习，强化学习，深度学习等方法的交叉研究

我们的优势

我们的名校科研 其他机构科研

可定制课题 完全固定课题

教授1v1指导 10-20人班课

独立一作论文 共同一作论文

Research论文 Review论文

100%有推荐信 不全都有推荐信

指导老师的EDU邮箱推荐信 指导老师私人邮箱推荐

科研与论文指导是同一个老师 科研与论文指导是不同的老师

可以直接联系到教授 除了zoom外无法联系到教授

科研指导使用汉语 教授讲英文，内容太专业听不懂

你将收获

EI会议论文发表

名校推荐信

全方位助力留学申请

适合人群

留学申请：计划申请量化金融/数据科学等相关专业的同学

提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学

锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括Python、机器学习、论文撰写等技能的同学

具体安排

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