1. 研究目的与意义
（一）研究背景
随着市场经济的发展，中国金融市场的发展也进入了一个新的阶段。中国金融市场的发展离不开金融和投资的活动。在中国金融市场中，投资者对于资产价格的变化和未来的发展趋势有着极大的关注。因此，金融市场的分析研究尤为重要。时间序列分析是一种重要的金融市场分析方法，其基本方法主要包括自回归模型、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归移动平均模型升级模型（ARIMA）、灰色预测模型（GM）、神经网络预测模型等。它可以帮助投资者更好地了解资产价格的变化趋势，以及未来的发展前景。
时间序列分析作为一种金融市场分析方法，它可以帮助投资者更好地分析历史资产价格的变化趋势，以及未来的发展趋势。时间序列分析可以从多个角度来分析资产的价格走势，包括短期的波动趋势分析、长期的发展趋势分析、资产价格的反向变化分析等，还可以利用时间序列分析方法来分析中国的宏观经济指标，如GDP、CPI、PMI等。因此，时间序列分析在中国金融市场的分析研究具有重要的意义。
2. 研究内容和预期目标
（一）主要研究内容
本文主要是利用时间序列分析相关理论分析中国金融市场的交易机制，在此基础上，探索有效的交易策略，进行数据回测，统计检验。在此基础上，进行数据回测并得到策略的年化收益率、年化波动率、sharp比率以及最大回撤率，利用统计学知识检验其有效性，并对其进行改进。具体包括如下几个部分：
第一部分：研究背景介绍；
3. 研究的方法与步骤
(一) 研究方法
1、本研究采用时间序列分析方法，结合实证数据，对中国金融市场进行研究，并目的是预测未来的发展趋势，在实践中，它主要用于金融市场的分析研究。同时构造一个有效的高频交易策略；
2、通过对中国金融市场的历史数据进行时间序列分析，以了解中国金融市场的发展趋势和特点。其次，通过对中国金融市场的实时数据进行时间序列分析，分析当前市场的发展趋势，提出未来的发展方向，为投资者提供投资建议；
4. 参考文献
[1] 潘媛.时间序列分析在金融中的应用[J].经贸实践,2017
[2] 苏旻旸.时间序列分析和模型在金融应用方面的研究[J].经济视野,2014:232-232.
[3] 金融时间序列——及在我国资本市场中的应用[D].西南财经大学,2000.
5. 计划与进度安排
1、2024年2月21日-3月3日，完成开题报告；
2、2024年3月7日-3月27日，阅读文献，落实论文所需要的数据和论证方法，完成背景介绍和理论推导部分；
3、2024年3月28日-4月10日，编写程序，进行数据回测，并将获得的结果以图表方式展现。
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。
