1. 本选题研究的目的及意义
随着金融市场的快速发展和电子交易的普及，算法交易作为一种重要的投资策略，日益受到投资者和研究者的关注。
波动率作为衡量金融市场风险的重要指标，对投资者制定交易策略具有重要的参考价值。
传统的波动率预测模型，如GARCH模型，在实际应用中存在一定的局限性，而机器学习方法的引入为波动率预测和算法交易提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，机器学习在金融领域的应用越来越广泛，波动率预测和算法交易是其中的热点研究方向。
国内外学者在该领域已经取得了一定的研究成果，但也存在一些不足和挑战。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以机器学习方法为核心，结合金融市场波动率预测和算法交易理论，展开以下几方面的研究：
1.波动率预测模型研究:研究传统的波动率预测模型，如GARCH模型及其变种，分析其优缺点和适用场景。
研究不同的机器学习模型，如神经网络、支持向量机等，用于波动率预测。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述:系统梳理波动率预测、算法交易和机器学习相关领域的国内外研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与处理:收集相关金融市场数据，例如股票价格、交易量、市场指数等，并对数据进行清洗、预处理和特征工程，为模型训练和测试做好准备。
3.波动率预测模型构建:研究和实现不同的波动率预测模型，包括传统的GARCH模型以及机器学习模型，例如神经网络、支持向量机等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:将深度学习等先进的机器学习模型应用于波动率预测，并探索不同模型的组合策略，以提高预测精度和稳定性。
2.策略创新:结合波动率预测结果，构建基于机器学习的动态波动率算法交易策略，根据市场变化实时调整交易行为，提高交易策略的适应性和盈利能力。
3.风险管理:在交易策略中引入风险管理机制，例如止损策略、仓位控制等，以控制交易风险，提高交易策略的稳健性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 孙健, 叶阿忠, 刘晓宇. 基于CEEMDAN和LightGBM的中国股市波动率预测[J]. 统计与决策, 2021, 37(18): 17-21.
2. 刘金全, 孟庆浩, 王秀峰. 基于机器学习的股市波动率预测[J]. 数量经济技术经济研究, 2020, 37(09): 147-166.
3. 方正, 朱晓天, 张维. 基于机器学习方法的股票波动率预测[J]. 系统工程, 2020, 38(03): 146-154.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
