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李维萍:大数据金融大有可为

2019-07-01

    627-29日,2019年国际智能计算机大会在深圳召开,中国工程院院士李国杰,中国科学院院士杨学军等数十位国内外知名专家学者齐聚一堂,共同探讨智能计算机产业相关的前沿技术。会上,西南交大金融大数据研究院院长、美国俄克拉荷马州立大学李维萍教授发表题为“关于金融和数据科学的创新”的主题演讲。

李维萍指出,金融行业整天就是和数据打交道,是数字化最早行业。上个世纪20年代开始,美国金融市场开始繁荣的时候,处理各种各样的金融数据就开始了。处理金融数据的方式方法,无论是计量学家、统计学家或者金融学家都在里面做了很大的贡献,但是挑战也是非常明显的,最大的挑战是因为金融非常实际。你说得天花乱坠不如真正能让它挣钱或者少损失钱,这是衡量的最终标准,但是,金融的论文可以写得以结果非常好为导向,但是在真正的实践里面是要以起码不亏钱为导向。

另外,机器学习的方法和工具是否能在金融里面真正起到有效的预测效果?能否利用超算,加速计算?金融里面的有效计算是一个非常重要的问题。

李维萍教授举例说,要用其他很多很明显的随机变量来描述收益,其他的变量呢?收益或者联动都要想用其他的方式来刻画,最简单的刻画就是线性递规,最简单就是线性动力系统,最简单的方式就是线性组合,线性组合搞得更深刻就不是这个关系,是一个随机变化,它就成了一个高等模型。我们在机器学习里面用了无穷多的办法。速度慢时间长效果不好,做大数据稍微实时更新以后参数都调不过来,这时候会问这些东西是否能用,很多学金融的人知道有机器学习,但是用其他非常简单的,有时候太复杂不能对市场有所反应。

李维萍教授还和与会者做了互动,回答了有关机器学习有效性等方面的问题。

 

(内容未经演讲者审核,如有出入,责在报道者。)

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