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科研主题：NUS刘老师——
使用深度学习进行动态套期保值
在金融市场中，套期保值是一种重要的风险管理工具，用于减少或消除资产价格波动带来的不确定性和潜在损失。传统的套期保值策略，如静态套期保值和基于简单线性模型的动态套期保值，虽然在实践中被广泛应用，但在面对市场复杂动态变化时，这些方法的效果往往受到限制。随着金融市场的日益复杂化和数据量的爆炸性增长，传统方法在处理大规模数据和捕捉市场非线性特征方面显得力不从心。
近年来，深度学习技术在金融领域的应用取得了显著进展，特别是在资产价格预测、市场趋势分析和风险管理等方面展现出了巨大的潜力。深度学习模型，特别是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），因其在处理时间序列数据和捕捉数据动态变化特征方面的优势，为动态套期保值提供了新的解决方案。
本研究旨在探索使用深度学习进行动态套期保值的可能性和有效性。通过构建深度学习模型，本研究将尝试预测金融资产的未来价格变动，并据此制定动态套期保值策略，以最小化套期保值成本并优化风险暴露。本研究的目标是提高套期保值策略的灵活性和准确性，为金融实践提供更加科学和高效的风险管理工具。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
NUS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
你将收获
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适合人群
留学申请：计划申请金工金数/金融科技/数据科学等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括Python、机器学习、论文撰写等技能的同学
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