科研主题：SMU教授——基于人工智能的配对交易量化策略

配对交易是起源于20世纪80年代的一种经典市场中性量化投资策略。传统配对交易模型及现今多数相关研究倾向于将配对筛选范围限制在同一行业，便捷高效的同时，也导致大量跨行业间有效配对机会流失。在交易信号设置环节，依照历史经验确定固定阈值作为触发交易的时机是主流思路，却可能由于机械地指导交易而造成不必要的损失。使用机器学习算法在配对选择阶段，打破行业限制，寻找属性相近的股票群，并在交易信号设置阶段，即时利用神经网络模型对价差走势做出预测，判断此处是否为最佳开仓、平仓点。优化后的交易信号较之传统阈值更为智能，能有效改善单次交易的盈利情况，从而提升策略整体收益。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，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

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