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清華大學林健武教授爲金融科技系做金融科技專題報告

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清華大學深圳研究生院金融學教授、量化投資研究中心主任林健武博士,于11月11日爲我校金融科技系師生和2020級研究生作了題爲“金融大數據元知識學習”的專題講座,講座由我校金融科技系張玲副教授主持,采用在線會議方式進行。

林教授首先結合其在華爾街投行的實踐經驗和在賓夕法尼亞大學的學術研究經曆概述了金融科技的三個發展階段:由數字貨幣及信息化金融機構構成的1.0階段,由第三方支付、P2P以及衆籌構成的2.0階段,由大數據金融構成的3.0階段。在此基礎上,林教授進一步詳細闡述了金融科技領域各底層技術(人工智能、大數據、區塊鏈、雲計算)之間的邏輯關聯和應用,爲同學們呈現了“金融科技”的全景概貌。

林教授還介紹了大數據在金融領域研究的全流程,即金融時間序列數據的獲取、模型分析以及人類選擇。而對于文本數據和圖像數據這兩類非結構化數據,林教授分別以金融文本情感分析和“沃爾瑪”超市周邊客流量圖像爲例,詳細闡述了非結構化數據的處理方法及其在金融領域決策層面的應用。在介紹機器學習算法時,林教授重點介紹了先驗知識蒸餾法和元知識學習算法,並由此引出關于“數據”與“模型”底層關系的探討。他指出,在研究金融科技領域的過程中,首先要做到了解數據以及數據背後所蘊含的信息,在適定條件下合理匹配數據與模型,不僅要注重細節和技術層面,還要注意模型所對應的宏觀意義。

講座最後,林教授耐心回答了同學們提出的問題並給出學習方法上的建議。他認爲,對于金融科技領域的研究生,本科所學專業並不是研究道路上的絆腳石,要學會揚長避短,發揮專業特長,多與不同專業背景的同學交流互動,才能更快的融入到金融科技領域。參會同學均表示林健武教授細致而生動的講解讓自己收益匪淺。

[供稿:经济贸易学院金融科技系 张玲]  [编辑:郑州]

[閱讀:人次]

[最后更新:2020-11-17 09:11]

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