课程对应：现代投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论

• “基于多因子模型的指数增强策略研究”

- “ESG因子在A股市场的定价效应研究” - “风格轮动策略设计与实现” - “基于机器学习的阿尔法因子挖掘”

B. 资产配置类 - “面向养老金的智能资产配置系统” - “FOF基金动态再平衡策略研究” - “多资产配置的风险平价策略优化” - “'固收+'投资组合的动态管理”

研究课题示例： ``` 主题：机器学习驱动的多因子选股系统 理论基础：MPT、CAPM、APT 实际问题：如何提升传统多因子模型的有效性？ 技术实现： - 因子挖掘与测试框架 - 机器学习模型集成 - 投资组合优化系统 应用场景：主动量化投资 ```

2. 利率产品与互换应用方向 课程对应：即期利率与远期利率、互换（市场、设计、估值与定价）

A. 利率策略类 - “利率期限结构模型的实证应用” - “银行间市场利率互换策略研究” - “跨市场利率套利策略设计” - “固定收益类量化投资策略”

B. 风险管理类 - “企业利率风险管理决策支持系统” - “金融机构利率风险度量系统” - “结构性存款产品设计工具” - “债券投资组合免疫策略”

研究课题示例： ``` 主题：企业利率风险智能管理平台 理论基础：利率期限结构、互换定价 实际问题：如何帮助企业进行利率风险的动态管理？ 技术实现： - 情景分析系统 - 互换策略优化 - 风险监控平台 应用场景：企业财务风险管理 ```

3. 期货与远期应用方向 课程对应：远期与期货（市场、估值与定价、套期保值）

A. 交易策略类 - “商品期货CTA策略设计与实现” - “期货市场跨品种套利研究” - “基于基本面数据的期货交易策略” - “期货市场价格发现功能研究”

B. 风险管理类 - “大宗商品企业动态套保系统” - “航空燃油套期保值策略优化” - “农产品期货价格风险管理” - “企业原材料成本管理系统”

研究课题示例： ``` 主题：智能化商品期货交易系统 理论基础：期货定价理论、套期保值理论 实际问题：如何实现期货交易策略的自动化执行？ 技术实现： - 市场行情分析 - 策略信号生成 - 自动交易执行 应用场景：期货投资与风险管理 ```

4. 期权策略应用方向 课程对应：期权（市场、性质、策略、定价）

A. 投资策略类 - “波动率期限结构交易策略” - “期权市场中性策略设计” - “基于期权特征的择时策略” - “期权组合策略自动构建系统”

B. 产品设计类 - “场外期权定价与风险管理平台” - “结构性产品设计支持系统” - “员工股票期权激励方案设计” - “期权保护策略优化工具”

研究课题示例： ``` 主题：智能期权策略构建平台 理论基础：期权定价理论、Greeks 实际问题：如何根据投资目标自动构建期权组合？ 技术实现： - 期权定价模型 - 策略优化算法 - 风险监控系统 应用场景：期权投资与产品设计 ```

二、研究实施指南

1. 选题建议 - 结合课程重点章节 - 对应实际应用场景 - 融合技术实现能力 - 考虑创新价值

2. 实施框架（以“机器学习驱动的多因子选股系统”为例）

A. 理论分析阶段 ``` 1. 投资理论回顾

1. MPT核心观点
2. CAPM模型假设
3. APT模型应用

2. 策略设计

1. 因子选择逻辑
2. 机器学习方法
3. 组合优化方案

```

B. 技术实现阶段 ```python class MLFactorSystem:

  def __init__(self):
      self.data_engine = None
      self.factor_generator = None
      self.ml_model = None
      self.portfolio_optimizer = None
      
  def generate_factors(self):
      # 因子计算
      pass
      
  def train_model(self):
      # 模型训练
      pass
      
  def optimize_portfolio(self):
      # 组合优化
      pass

```

3. 评估体系

A. 策略评估 - 超额收益能力 - 风险调整收益 - 换手率分析 - 交易成本影响

B. 系统评估 - 运行效率 - 实用性 - 可扩展性 - 维护成本

三、考核要点

1. 理论应用（30%） - 理论理解准确性 - 应用场景适当性 - 创新价值

2. 技术实现（30%） - 代码质量 - 系统架构 - 性能表现

3. 实践价值（30%） - 解决方案完整性 - 实用价值 - 推广潜力

4. 研究过程（10%） - 进度管理 - 文档完整性 - 答辩表现

四、预期成果

1. 研究报告 - 理论分析 - 方案设计 - 实现细节 - 测试结果 - 应用价值分析

2. 技术文档 - 系统架构说明 - 接口文档 - 部署指南 - 使用手册

3. 代码交付 - 源代码 - 测试用例 - 示例数据 - 运行环境说明

这样的研究方向体系： - 完整覆盖课程核心内容 - 理论与实践紧密结合 - 突出计算机技术特色 - 强调实际应用价值 - 体现问题导向思维

通过这种方式，学生能够： - 深化对课程理论的理解 - 提升技术实现能力 - 培养实际问题解决能力 - 积累项目开发经验 - 为未来职业发展打下基础