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　　系高级研究员与教人员工加州大学洛杉矶分校统计，客座统计学家百度（美国）。杉矶统计博士加州大学洛。硅谷公司作为数据学家曾任微软和索尼等多家。中在加强进修研究范畴集，习的使用机械学，社交网站行为阐发金融大数据进修和。

　　神经收集· 轮回，神经收集时间滞后，统计· 股价预测机械进修和高维，和投资组合最优市场信号处置化

　　学、统计学、贸易阐发、计较机感乐趣的同●对金融工程、金融数学、金融学、经济学

　　段2. 人工智能与高频金融买卖数据处1. 轮回神经收集引见和nlp根基手理

　　数据中预测股票价钱的能力本项目将摸索人工智能在大。RNN）来寻找预测的精确性和套利机遇具体的我们将利用轮回神经收集的算法（。神经收集起头我们的研究我们会从根基的三种轮回。环神经收集包罗通俗循,和LSTM收集GRU 收集。种收集的深度进修算法我们也会摸索分析这三。型分歧的处所在于与保守预测进修模，络是有回忆的轮回神经网。和隐含变量的一些特征它会记录数据的轨迹。后的纪律是很间接的协助这些对于摸索股价变更背。题和归纳大量宏观数据和公司层面数据避免了保守方式中良多的模子校准的问。参数计量金融揣度带来了良多便当这种点对点的对征进修体例也给非。的有噪声的数据也能顺应轮回神经收集对于非完整，较于保守的时间序列模子（ARIMA这对于处置高频芜杂的金融股价数据相, 等有很大劣势GARCH）。段采样的数据点能顺应短时间。者来给隐含经济形态做复杂的变换非线性的变更系统也能够协助研究。

　　深切社交收集具体的我们将，itter例如tw，众号旧事的文字数据来阐发市场参与者的心理行为微博或facebook中的用户形态数据或者公。的投资决策也与文字处置互相关注投资者在过滤这些文字数据后做出。目标之外的要素来参与股价预测这些都能够作为独立于公司财政。将被转化为市场情感目标在建模的过程中文字消息，pic modelling文字的转化过程将使用to,usteringword cl,llocations等典范的NLP手段latent dirichlet a。控制大型文字数据的清洗学生也能通过此过程熟练，语境阐发标签和。

　　纳斯达克高频买卖股票数据来实践轮回神经收集在这个项目中我们会利用10年的跨越80只。单一时间序列的建模我们会起首专注于，调试和反向传布的步调也会引入高维变量的。序列的神经收集的模子接着我们会成立多时间。ect. 除了这些多序列同时揣度以加强预测的准度之外次要是考虑股价和波动率之间的leverage eff，全体的组合预测我们还会考虑。earning 的算法这会用到meta-l。特征的（learning to learn）这个算法次要是去进修神经收集是若何进修数据。联系和独立特征来制造出最好的投资比率我们会用这个算法来考虑各个股票之间的。

　　分校经济系副传授加州大学洛杉矶，师及项目学术担任人使用经济学硕士生导。顿商学院MBA结业宾夕法尼亚大学沃，分校物理学博士加州大学洛杉矶。金融范畴在经济，人工智能大数据，物理量子，标的目的均有学术造诣地球物理学等诸多。股票市场的交叉学科研究日前着重于深度进修与。lied statistics是Journal of app,asting等浩繁杂志的匿名审稿人Journal of Forec。

　　学统计学博士宾州州立大，程荣誉本科结业复旦大学电子工。可注释化的神经收集模子教员的研究标的目的集中在，报阐发股票回，数据和归因阐发等等机械进修和高阶大。f econometrics颁发文章至journal o,会刊等高影响力期刊中aaai 和美国统计。

　　之外除此，人工智能模子预测金融市场将来趋向的能力我们还将利用天然言语进修的方式来加强。能和言语学的交叉学科天然言语处置是人工智，电脑学懂人类的言语此范畴切磋若何让。为计较机数据以便于计较机法式处置天然言语的处置系统把天然言语转化。系统以至能够创作言语深度的天然言语进修，话和感情交换与人类进行对。层递进的统计模子和布局这些机制的构成离不开层。也被多方面使用在考古近年来天然言语处置，会社，它学科中经济等其，数据的分类和语义解析这些处置多涉及文字，背后感情的场景使用并涉及人类行为和。炸的当下具有良多时效性的意义这些研究在社交网站用户数据爆。