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一、毕业设计（论文）的主要内容及要求
1、开题报告和文献阅读
（1）文献阅读：查阅文献应不少于15篇，其中外文文献不少于2篇，近5年内的文献数一般不少于文献总数的1/3，并应有近2年内的文献。
（2）文献综述：3000字以上，包括国内外现状、研究方向、进展情况、存在问题、参考依据等。
（3）开题报告：2000字以上，包括选题的意义、可行性分析、研究的内容、研究方法、拟解决的关键问题、预期结果、研究进度计划等。
（4）外文翻译：3000字以上（翻译成中文后的汉字字数）。
2、课题要解决的主要问题和具体要求
主要问题：传统遗传算法依赖于确定的适应度函数。而基于神经网络的遗传算法的适应度函数通过有师学习获得。在处理实际问题中，适应度函数很难给出一个确切的定义。认为给定的确切定义可能会对遗传算法起消极作用。为了克服这个缺点，我们通过训练后神经网络来充当适应度函数。
具体要求：
（1） 对量化交易策略作一个简要论述
（2） 学习用Python编程
（3） 进一步了解对量化交易策略的意义
（4） Python实现量化交易策略
3、论文：10000字以上（部分特殊专业根据实际情况，经教务办确认，可适当调整有关字数方面的要求），包括绪论、正文、结论、参考文献等。
二、主要参考文献
[1] 王宣承. 基于LASSO和神经网络的量化交易智能系统构建——以沪深300股指期货为例[J]. 投资研究, 2014(9):23-39.
[2] 李汉琛. 基于支持向量机理论的股指期货量化交易策略研究[D]. 浙江大学, 2016.
[3] M. Lutz. Programming Python[M]. O’Reilly Media, 2006.
[4] X. Guo，T. L. Lai，H. Shek. Quantitative Trading: Algorithms, Analytics, Data, Models, Optimization[M]. Chapman and Hall/CRC,2016.
[5] Gerov M. Quantitative TRADING[J]. Canadian Investment Review, 2006(4):9-17.
指导教师签名：
年 月 日
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