我校青年教师赖兆荣在财物装备范畴的重要研究
来源:南昌网 发表于2019-10-23 22:42:50 编辑:朱丹
摘要: 近来,我校信息科学技能学院数学系青年教师赖兆荣以榜首作者身份编撰的论文A Peak Price Tracking-Based Learning System for Portfolio Selection宣布在世界顶尖学术期刊

近来,我校信息科学技能学院数学系青年教师赖兆荣以榜首作者身份编撰的论文A Peak Price Tracking-Based Learning System for Portfolio Selection宣布在世界顶尖学术期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上。

TNNLS是人工神经网络及机器学习范畴的顶尖期刊,归于中科院SCI工程技能大类一区,2018-2019年的影响因子为6.108。TNNLS对论文的质量有着极高的要求,审稿进程十分严厉,国内科研机构每年独立在TNNLS上宣布的论文较少。

近年来,跟着人工智能及机器学习的深化开展,科技金融作为一个新兴产业,逐步萌发并健壮开展。其本质在于把人工智能及机器学习技能应用于金融范畴,对各种金融问题进行量化的剖析,并以科学、客观的手法及数据进行揣度与决议计划,然后进步决议计划才能与水平,防止人为决议计划的片面性、误差或过错。这其间的一个重要课题便是财物装备,即怎么把财富装备到金融商场的各项财物傍边,以完成某种长时间的经济、金融方针。现在,用于财物装备的干流先进机器学习体系均选用 趋势回转 原则,其理论基础是Fama的传统理论 有用商场假说。

可是,今世实证金融研讨发现了很多违反有用商场假说的现象,财物价格往往会对各类信息过度反响,非理性的出资行为不断出现。例如,人们更乐意信任价格不断攀升的财物还将持续攀升,因而很多购买,然后持续推高价格。因而, 趋势盯梢 原则在出资界再度受到重视。尽管如此,根据趋势盯梢原则的有用的机器学习体系却较为缺少。

 

我校青年教师赖兆荣在财物装备范畴的重要研究成果宣布在TNNLS上

赖兆荣教师及其协作研讨人员提出了一个根据最高价格追寻原理的机器学习体系。该体系使用最高价格来提炼出各项财物的增加潜力,然后据此分配各项财物的出资比重。它对增加潜力大的财物增加出资,对增加潜力小的财物削减出资,然后完成趋势盯梢的意图。翔实的试验标明,该体系的出资作用及各类危险目标均优于最先进的趋势回转体系。

 

我校青年教师赖兆荣在财物装备范畴的重要研究成果宣布在TNNLS上

该研讨得到暨南大学人才引入科研发动基金、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、中心高校根本科研业务费专项资金等项意图赞助。文章的宣布也标明我校的科研水平缓青年教师的培育在高水平大学建造战略下得到显着的提高。

论文

 

我校青年教师赖兆荣在财物装备范畴的重要研究成果宣布在TNNLS上

 

我校青年教师赖兆荣在财物装备范畴的重要研究成果宣布在TNNLS上

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