NUS刘老师1v1科研：使用深度学习进行投资组合优化｜收获一作论文与导师推荐信！

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7月前

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科研主题：NUS刘老师——

使用深度学习进行投资组合优化

当前金融科技领域快速发展，特别是深度学习技术在资产管理和投资策略制定中的应用日益广泛。传统的投资组合优化方法，如均值-方差模型，虽然在理论上具有坚实的基础，但在处理复杂的市场数据和非线性关系时存在一定的局限性。深度学习作为一种强大的机器学习技术，能够通过构建复杂的神经网络模型来捕捉和学习数据中的深层次特征和模式，从而为投资决策提供更为精准的支持。

随着大数据和计算能力的提升，深度学习在金融领域的应用潜力逐渐被挖掘。通过深度学习模型，研究者和投资者可以更好地理解市场动态，预测资产价格走势，以及优化投资组合的风险和收益。此外，深度学习技术在处理非结构化数据（如新闻文本、社交媒体信息等）方面展现出独特的优势，这为投资决策提供了更为丰富的信息来源。

本研究旨在探索如何有效地结合深度学习技术与传统的投资组合优化方法，以提高投资策略的性能和可靠性，同时确保模型的透明度和可控性，为投资者提供更加科学和合理的投资建议。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

新加坡国立大学运筹学与分析研究所研究员

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

我们的八大优势

我们的名校科研		其他机构科研
教授1v1指导		10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导		学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文		共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力		导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文		教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成		缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文		Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界认可		更侧重于理论分析而非实际研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信		不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持		缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信		私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性		缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系		只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈		缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导		英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解		用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量