1. 本选题研究的目的及意义
量化投资作为一种基于数据和数学模型的投资方法，近年来在全球范围内迅速发展。
与传统的主观投资相比，量化投资具有客观性、纪律性、系统性等优势，能够有效降低投资者的情绪化决策，并在一定程度上提高投资效率。
趋势策略作为量化投资中的一种经典策略，其核心思想是跟踪市场趋势，并在趋势形成时进行买入或卖出操作，以期获得收益。
2. 本选题国内外研究状况综述
量化投资和趋势策略作为金融领域的重要研究方向，近年来在国内外学术界和业界都得到了广泛关注。
1. 国内研究现状
国内对于量化投资的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕股票量化投资中的趋势策略展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.股票市场趋势分析:分析股票价格波动规律，研究趋势形成的内在机制，并介绍常用的趋势指标，例如移动平均线、MACD、RSI等。
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:通过查阅国内外相关文献，了解量化投资和趋势策略的研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集:从可靠的数据源获取股票历史数据，例如Wind资讯、锐思数据库等，并对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
3.趋势指标选择:根据文献综述和市场分析，选择合适的趋势指标，例如移动平均线、MACD、RSI等，并根据具体情况进行参数优化。
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.趋势指标优化:针对传统趋势指标的滞后性问题，本研究将探索新的趋势指标构建方法，例如结合机器学习算法，以期提高趋势判断的准确性和及时性。
2.交易策略改进:本研究将尝试改进传统的趋势交易策略，例如引入动态止盈止损机制，以期提高策略的盈利能力和风险控制能力。
3.策略稳定性分析:本研究将重点关注策略在不同市场环境下的表现，分析其稳定性，并探讨提高策略稳定性的方法。
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] 刘波,彭文,刘娅玲.基于机器学习的股票量化投资策略研究[J].计算机工程与应用,2020,56(13):241-247.
[2] 王春峰.改进型动量策略在中国A股市场的应用[J].统计与决策,2019(10):174-178.
[3] 孙建军,沈蕾.基于机器学习的股票趋势策略研究[J].计算机工程与应用,2019,55(24):246-253.
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