1、场外衍生品动态对冲研究
专业要求：金融学、金融工程、数学等相关背景
选题建议：近年来国内场外衍生品市场快速发展，在金融市场体系中所占的比例越来越大。本课题将结合有关的金融理论以及国内外金融机构的对冲实践，分析国内场外衍生品的风险因子计算，为国内场外衍生品风险的对冲思路、对冲模型（波动率与相关性测算）、敞口量化对冲等提供具有实际可操作性的建议。
2、机器学习在投资交易中的应用研究
专业要求：金融学、金融工程、数学等相关背景
选题建议：随着大数据技术的发展，以机器学习为核心的人工智能技术在证券投资领域逐步得到认同和发展。本课题通过研究机器学习的发展历史、现状及前景，结合机器学习算法的分类及相应的特点和应用条件，为机器学习算法在股票特征提取、交易策略、多策略管理等证券投资交易方面的应用提供具有可操作性的建议。
3、中国股票市场事件套利研究
专业要求：金融学、金融工程、经济学、数学等相关背景
选题建议：利用套利进行交易不仅收益稳定而且风险有限，一直受到投资者尤其是机构投资者的欢迎。本课题将结合跨市场、跨品种、跨境以及公司特殊事件等套利交易的情境，梳理套利的内在逻辑，并利用标准化历史数据进行实证分析，提出适用于中国股票市场的套利策略。
4、宏观大类资产配置研究
专业要求：金融学、金融工程、统计、经济等相关背景
选题建议：如何把握宏观经济波动与大类资产收益表现的关系,进行动态的资产配置并从中获得超额收益,己经成为证券投资的重要课题。本课题基于大类资产配置的前沿理论和操作实践，通过对经济周期和基本面的分析，结合量化模型确定各大类资产如现金、股票、债券、商品等的投资比例,以建立最佳长期资产组合结构; 通过建立量化分析模型对市场短期内的趋势进行判断和动态调整，获取超额收益。