清华大学林健武教授为金融科技系做金融科技专题报告

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清华大学深圳研究生院金融学教授、量化投资研究中心主任林健武博士,于11月11日为我校金融科技系师生和2020级研究生作了题为“金融大数据元知识学习”的专题讲座,讲座由我校金融科技系张玲副教授主持,采用在线会议方式进行。

林教授首先结合其在华尔街投行的实践经验和在宾夕法尼亚大学的学术研究经历概述了金融科技的三个发展阶段:由数字货币及信息化金融机构构成的1.0阶段,由第三方支付、P2P以及众筹构成的2.0阶段,由大数据金融构成的3.0阶段。在此基础上,林教授进一步详细阐述了金融科技领域各底层技术(人工智能、大数据、区块链、云计算)之间的逻辑关联和应用,为同学们呈现了“金融科技”的全景概貌。

林教授还介绍了大数据在金融领域研究的全流程,即金融时间序列数据的获取、模型分析以及人类选择。而对于文本数据和图像数据这两类非结构化数据,林教授分别以金融文本情感分析和“沃尔玛”超市周边客流量图像为例,详细阐述了非结构化数据的处理方法及其在金融领域决策层面的应用。在介绍机器学习算法时,林教授重点介绍了先验知识蒸馏法和元知识学习算法,并由此引出关于“数据”与“模型”底层关系的探讨。他指出,在研究金融科技领域的过程中,首先要做到了解数据以及数据背后所蕴含的信息,在适定条件下合理匹配数据与模型,不仅要注重细节和技术层面,还要注意模型所对应的宏观意义。

讲座最后,林教授耐心回答了同学们提出的问题并给出学习方法上的建议。他认为,对于金融科技领域的研究生,本科所学专业并不是研究道路上的绊脚石,要学会扬长避短,发挥专业特长,多与不同专业背景的同学交流互动,才能更快的融入到金融科技领域。参会同学均表示林健武教授细致而生动的讲解让自己收益匪浅。

[供稿:经济贸易学院金融科技系 张玲]  [编辑:郑州]

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[最后更新:2020-11-17 09:11]

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