在傳統(tǒng)的量化交易方法中，常?；诮y(tǒng)計分析、技術(shù)指標和經(jīng)濟模型來預測市場趨勢和價格波動，但這些方法往往只能提供有限的預測能力。隨著機器學習的快速發(fā)展，越來越多的研究者開始將其應用于量化交易領(lǐng)域。機器學習通過自動學習和調(diào)整模型來識別市場模式和規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律做出交易決策。相比傳統(tǒng)方法，機器學習具有更強的預測能力和適應性，能夠處理更復雜的市場數(shù)據(jù)和變化。因此，研究基于機器學習的量化交易方法具有重要意義，可以提高交易者的盈利能力和風險管理能力，同時也推動了機器學習在金融領(lǐng)域的應用和發(fā)展。本研究將探索機器學習在量化交易中的應用，以期為金融市場提供更準確、智能的交易策略。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，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。