近年来，随着人工智能、深度学习技术的火热发展，机器学习方法已经被应用到各行各业当中。而金融市场作为现代社会的最重要的支柱之一，其走势预测影响着众多投资人的投资方向。传统的人工分析方法已经无法处理每天产生海量的数据，而深度学习技术在进行大数据分析时的优越性就日益凸显。
对于非计算机、数学专业出身的人而言，在学习深度过程中很容易被含有大量数学公式而“劝退”。而实际上，深度学习作为一种普适性的工具，我们只需要掌握其应用方法，便可以像搭积木一般创作出不同的城堡。
量化投资是近年来金融领域发展的热潮。通过机器学习、模式识别算法对基于时间序列的股票走势数据进行分析建模，给出短期股票走势及相应的投资指导成为了各大量化投资公司的核心业务。
近年来的深度学习网络应用广泛，并且其在时间序列上的预测表现已经远远超出了传统机器学习模型。深度学习在时间序列预测上的代表性网络——长短期记忆神经网络（LSTM）是近几年来比较新且可实现的神经网络模型。基于LSTM及其变形的深度学习网络能学习到对时间有长期依赖性的股票信息，对于股票预测有着其他模型无法比拟的优势，已经成为当前国内外量化研究的热门领域。
对于留学申请来说，有一篇含金量高的独立第一作者论文，和自己申请专业方向匹配的，且发表到EI/CPCI被成功收录的，都能强有力的证明自己的学术能力，从留学大军中脱颖而出。
论文写作发表+专属老师推荐信
论文课题：基于深度学习的量化金融
形式：1V1线上论文写作与发表辅导
项目时长：3-6个月
开始时间：全年滚动招生、随时开始
涉及领域：本论文方向涉及到量化投资、Python、机器学习、深度学习、模式识别算法、股票预测等方面的内容，适合申请金融学、金融工程、数据分析、商业分析、数学等相关专业的学生。
收获：100% EI/CPCI收录会议论文发表、独立第一作者、国际认可的论文录用证明、专属老师推荐信
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论文辅导老师
清华大学博士
现为中国自动化学会会员；
已发表高质量SCI论文4篇，国内期刊1篇，申请专利一项，发表开源软件一项（总下载量超万次）；
个人研究方向包括金融数据分析，医疗健康大数据分析，图像处理等；
曾获国家奖学金，Intel奖学金（中国区每年10人）等；
每年均成功推荐多位学生赴海外名校深造，有良好的科研短训经验。
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论文参考任务
科研阶段：
■Python基础学习和深度神经网络文献调研
■基本时间序列处理及深度学习框架学习
■搭建深度学习网络完成股票预测
■模型的对比与改进
写作阶段一：论文先导课
■论文基础知识讲解
■如何快速阅读论文
■论文的结构与写作技巧
写作阶段二：论文的选题与提纲
■梳理相关知识体系，阅读大量文献，完成读书笔记
■与指导老师讨论论文方向及具体选题
■文献整理并草拟论文提纲
写作阶段三：论文开题答辩
■由学术委员会举办开题答辩并由学生进行汇报
■学生根据答辩反馈完善论文提纲
写作阶段四：正文撰写
■根据论文提纲明确写作内容及逻辑
■根据指导老师要求完成论文各部分内容撰写
■完成必要的理论模型建立、案例分析、数据处理及分析、理论讨论等内容
■整理完善全文
写作阶段五：论文优化及投递
■论文翻译或润色（非必要流程）
■论文查重及降重
■论文选会及投递
■根据返修意见优化论文直至论文接收
■收获录用证明
■按照要求完成会议注册及缴费（此部分费用根据会议收费标准及最终论文版面情况决定，请作者自行缴纳）
*以上任务仅供参考，实际辅导根据定制化要求展开
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适合人群
有留学意向、跨专业深造的学生；
有意掌握最前沿科研论文热点且能成功发表在EI/CPCI会议论文平台的学生；
有意提高自身知识水平及学术能力的学生；
未来求职领域想进名企，可通过该论文学术经历提升求职核心竞争力。
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