题 目：机器学习在金融中的应用
讲座人：宗翔宇
时 间： 2021年4月8日上午9:00——10:30 地点：腾讯会议 461 625 855
主 办：管理科学与信息管理系
报告人：宗翔宇，格拉斯哥大学博士 。主要研究领域：机器学习，量化交易，金融时间序列预测，交易策略，复杂系统理论。
报告摘要：金融市场预测和交易决策是金融活动的两个基本动作。交易者通过经验，或统计数据对市场进行预测再经过计算，做出有利于收益的交易决策。在这个过程中，传统的交易员做出的预测和决策带有大量的个人经验。那么这两个步骤如果由大数据支撑，由机器学习算法来完成是否能够取得更好的效果呢？是否可以出现套利机会呢？本次报告的内容包括三种机器学习算法：混合支持向量机，人工神经网络和深度强化学习。前两种方法将以股票指数为例，应用在金融时间序列的预测任务中。深度强化学习被应用在优化交易决策的任务中，我们会以全球大宗商品为例，讲述应用的过程，和其中需要注意的技术问题。
报告会以边讲边讨论的形式进行，期间有任何问题，可以打断我进行提问。另外，还可以对其他金融技术进行讨论，例如启发式优化算法，区块链技术，复杂系统理论的相关模型等。希望可以与大家进行学术交流。
