在傳統(tǒng)的量化交易方法中，常?；诮y(tǒng)計(jì)分析、技術(shù)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)模型來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和價(jià)格波動(dòng)，但這些方法往往只能提供有限的預(yù)測(cè)能力。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的研究者開(kāi)始將其應(yīng)用于量化交易領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)和調(diào)整模型來(lái)識(shí)別市場(chǎng)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(jī)器學(xué)習(xí)具有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力和適應(yīng)性，能夠處理更復(fù)雜的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和變化。因此，研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)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(fēng)險(xiǎn)管理能力，同時(shí)也推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。本研究將探索機(jī)器學(xué)習(xí)在量化交易中的應(yīng)用，以期為金融市場(chǎng)提供更準(zhǔn)確、智能的交易策略。本次科研將結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開(kāi)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。