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科研主題：NUS教授1v1科研——
歐洲期權對沖是金融工程中的核心問題之一，傳統的對沖方法如基於Black-Scholes模型的動態對沖，常因假設條件限制，效果在實際市場中不夠理想。隨著金融市場的複雜性增加，靈活且高效的對沖策略成為研究重點。
強化學習（Reinforcement Learning, RL）作為機器學習的一部分，透過代理與環境的互動學習最佳策略，展示了在金融市場中的潛力。相比傳統方法，強化學習不依賴嚴格的市場假設，具備更好的靈活性和自適應性，能夠在市場波動中動態調整策略。此外，RL還可以處理非線性關係，最佳化對沖頻率並減少交易成本。
本研究旨在利用強化學習演算法對沖歐洲期權，最佳化動態對沖策略，並透過實證分析評估其在不同市場條件下的表現。強化學習有望為期權對沖提供一種更加高效、靈活的解決方案，推動衍生品交易策略的創新。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定製其他專業的科研課題。
特邀
導師
指南者留學特邀導師：劉教授
新加坡國立大學運籌學與分析研究所研究員
新加坡管理大學助理教授
量化金融領域專家，10年+金融從業經驗
擅長金融與機器學習，強化學習，深度學習等方法的交叉研究
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案，從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋，不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗，有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導，導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集，更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究，不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性，不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂
使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解
你將收穫
國際會議論文發表
適合人群
留學申請：計劃申請金工金數/金融科技/資料科學等相關專業的同學
提升背景：希望增加深度學術研究經歷，提升獨立研究能力的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期：
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期：
8周
· 海外導師：
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師：
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期：
——
· 海外導師：
推薦信（官郵）+網推
· 指南者老師：
協助論文發表
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諮詢報名科研專案