认知计算与智能服务实验室


Cognitive Computing and Intelligent Services Lab

CCIS Lab余涵对己发表论文做学术报告


11月16日下午一点,实验室成员余涵在梅教实验室对已发表的论文《Self-Evolving Trading Strategy Integrating Internet of Things and Big Data》做了报告,参加讲座的有熊平老师,张引老师和马霄老师,还有众多本院的研究生。

报告内容分为Background、Proposal、Experiment、Summary 四个部分,主要介绍了论文在物联网大数据背景下,将机器学习技术融入算法交易策略中,建立了一个智能的交易策略,为算法投资交易提供了新思路。

报告中提到物联网金融的核心在“智能”,物联网金融是互联网金融的高阶模式,从人、物、网的客观三维感知数据出发,有助于实现完全客观的各种金融体系,并且,物联网时代的大数据还将覆盖更多领域,促使互联网金融向更加智能的物联网金融方向发展。

在金融的投资领域,通过物联网技术,可以赋予商品以金融属性,有助于实物资产证券化、财富化。而报告中的研究对象期货即是一种表现。

报告介绍了研究中建立的期货交易策略,正因为结合了机器学习算法,使得交易策略有了一个重要的特性——自演化的特性,能够维持一个长期的收益。

报告总结了全文研究:研究将机器学习的算法应用到了交易策略中,目前将机器学习融入到交易策略中的研究并不算多,提出的交易策略在该方面算是一点创新,并且策略也克服了传统交易策略所存在的一些问题,实验中也获得了良好的收益。其演化性能更加证明了我们的算法交易策略的灵活性,也体现了物联网金融的核心——智能。总览全文研究,其对交易市场是非常有意义的,同时也为算法交易研究开拓了新的思路。

当然,报告也指出了研究中存在的局限性,模型的精度、时间、稳定性都可以进一步优化,策略也可以优化:交易中加入更多的分析,比如交易时机的选取,风险的管控等。

报告结束时,各位老师和研究生与余涵就演讲的部分内容展开了激烈的讨论,比如算法的选择,数据来源以及相关问题,余涵都作出了相应的解答。并补充道“当然,因为受到交易平台相关限制,我们研究的策略中的模型主要是一个离线学习的方式,并非能进行在线学习进而进行实时的交易,这也是之后可以深入研究的一块内容。”

最后讲座在一片热烈的掌声中结束。

这次报告是我们实验室与广大师生进行的又一次的学术交流。报告人余涵也收获颇多,在交流中更进一步的认识到了研究中值得延续和有待改进的地方。

(另报告勘误:期货市场中前一日的收盘价不直接等于当日的开盘价,当日的开盘价通过交易市场的集合竞价决定。开盘价是指某一期货合约开市前经集合竞价产生的成交价格。集合竞价未产生成交价格的, 以集合竞价后第一笔成交价为开盘价。)