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本文摘要：基于深度学习的量化金融研究量化投资是人工智能技术的重要应用偏向也是近年来金融领域生长的热潮。近年来深度学习网络应用广泛而且其在时间序列上的预测体现已经远远超出了传统机械学习模型。深度学习在时间序列预测上的代表性网络包罗是非期影象神经网络即LSTM。 LSTM网络是近几年来比力新且可实现的神经网络模型它具有时间序列和选择影象性。基于LSTM及其变形的深度学习网络能学习到对时间有恒久依赖性的股票信息对于股票预测有着其他模型无法相比的优势已经成为当前海内外量化研究的热门领域。

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基于深度学习的量化金融研究

量化投资是人工智能技术的重要应用偏向也是近年来金融领域生长的热潮。

近年来深度学习网络应用广泛而且其在时间序列上的预测体现已经远远超出了传统机械学习模型。深度学习在时间序列预测上的代表性网络包罗是非期影象神经网络即LSTM。

LSTM网络是近几年来比力新且可实现的神经网络模型它具有时间序列和选择影象性。基于LSTM及其变形的深度学习网络能学习到对时间有恒久依赖性的股票信息对于股票预测有着其他模型无法相比的优势已经成为当前海内外量化研究的热门领域。

项目涉及偏向：金融工程/金融学/计量方法

导师身份：清华大学博士

项目开展所在：清华大学

本项目使用深度学习方法开展量化金融相关的研究例如如何使用机械学习、模式识别算法举行基于时间序列的股票价钱的预测、设计可以连续盈利的生意业务计谋以及构建风险最小的投资组合。

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清华大学（Tsinghua University）简称“清华”是中华人民共和国教育部直属、中央直管副部级建制的全国重点大学位列“世界一流大学和一流学科”、“211工程”、“985工程”入选“2011计划”、“珠峰计划”、“111计划”、“强基计划”为九校同盟、松同盟、中国大学校长联谊会、亚洲大学同盟、环太平洋大学同盟、清华—剑桥—MIT低碳大学同盟成员是中国著名高等学府、中国高条理人才造就和科学技术研究的重要基地被誉为“红色工程师的摇篮。

清华大学

在本项目中学生将对机械学习、python编程语言、深度学习框架等内容的学习提出解决问题的思路。除了理论学习外本项目还会涉及对相关方法的编程能力的训练。