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嘉实博士后科研工作站完成首届学术汇报
2017-09-28 10:18:11 来源: 新华网
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  日前,嘉实·北大光华博士后学术报告会暨第二届博士后入站典礼在北京大学光华管理学院举行。嘉实基金总裁赵学军博士,北京大学光华管理学院院长刘俏,北京大学国家金融研究中心主任、光华管理学院讲席教授金李共同听取了嘉实基金博士后科研工作站第一批博士后的学术汇报。报告会上,首批入站的4名博士后汇报了嘉实在人工智能和大类资产配置上的最新研究进展。

  据了解,嘉实基金博士后科研工作站于2 0 1 6年7月1 5日正式挂牌成立,嘉实联合北大光华共同指导站内博士后的科研工作。工作站联合导师为北大光华金李教授、嘉实总裁赵学军博士、嘉实董事总经理、人工智能投研中心负责人张自力博士、嘉实财富常务副总经理黄一黎博士。

  在会议上,嘉实基金总裁赵学军表示,“我们不仅需要基本面的研究,还需要理论上深度的认知和创新,中国市场给了做理论研究的同事们一个伟大的机遇和特殊的战场,可以去不断优化理论、创新理论。在今天的中国去做深度的学术研究,具有很大的发展和突破空间。”

  秉承拓展投研理论深度的初衷,一年多来,首批博士后围绕人工智能和大类资产配置两个方向进行了深入扎实的研究并取得了一定成果,已经发表了两篇SSCI文章,并有五篇文章发表于国内核心期刊(CSSCI)。

  报告会上,张自力博士、黄一黎博士以及首批在站博士后邸浩、闫红蕾、谭华清、臧金娟就人工智能和大类资产配置进行了学术报告。

  张自力介绍,嘉实在人工智能领域已有深入的探索并应用于投研中,同时还在挖掘另类数据的应用,如互联网数据、专利数据。他认为,目前市场上人工智能在投资中的应用多体现在后端,比如智能投顾更侧重于了解客户,但是人工智能在投资决策中的应用还需要进一步深入,首先需要做的是重视算法领域、计算领域的研究和突破。

  在人工智能研究方向,邸浩汇报了题为《基于人工智能的商品期货投资研究》的学术报告,该课题深入研究了影响每种商品价格走势的因素,并且引入经验模态分解(EMD)方法提取更多的特征。闫红蕾汇报的《基于神经网络的利率预测、国债定价及国债期货投资》,主要利用神经网络方法,研究利率曲线的运动机制,拟合并预测利率期限结构。

  在大类资产配置研究方向,谭华清汇报的《大宗商品在长期资产配置中的意义》,主要基于1 9 7 3 年以来的金融数据,考察了大宗商品在长期资产配置中的意义;臧金娟汇报的《复杂网络、因子模型和子类资产配置》认为,子类资产之间的关系呈现明显的层级特征,该特征应该反映到资产配置的过程中,复杂网络可以很好地刻画资产之间的层级结构。

  报告会期间,赵学军就人工智能进行了点评,他认为,市场上已经实践的人工智能大部分仍以市场营销为导向,若在投资领域真正应用好人工智能,不仅仅是建立一个模型,更需要实践如何运用经济学原理到人工智能中,以及如何扩展应用更多的数据,而绝不是二级市场上的有限数据。

  据了解,在当天报告会上,嘉实基金博士后科研工作站还迎来了第二批入站的4名博士后。嘉实基金希望通过与北京大学这种校企合作的典范,把嘉实基金对国内外金融市场的切实理解,以及光华管理学院深厚的学术资源相结合、做好理论研究,进一步将研究推向更加基础、更加深入的理论前沿,借助基础研究的深度为学术界和投资界贡献力量。

  

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【纠错】 责任编辑: 高方圆
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