报告题目 | 深度强化学习在金融资产组合管理中的应用 | ||
报告人（单位） | 陈学彬（四川大学） | ||
点评人（单位） | 刘晓星教授 （东南大学） | 点评人（单位） | 尹威副教授 （东南大学） |
时间地点 | 2021年11月3日星期三晚6：30，腾讯会议ID：368 435 473 | ||
报告内容摘要 | |||
随着大数据的发展和应用，深度强化学习已经成为了金融研究中数据治理的主流工具，金融资产组合管理中人工智能算法的有效应用成为前沿研究的话题。讲座首先介绍深度学习、强化学习和深度强化学习方法及其优缺点，探讨在金融领域应用的理论基础；其次，探讨方法使用的场景和条件，方法选择的依据及其效率和有效性检验的手段；最后，分析深度强化学习资产组合交易模型及其应用案例。 | |||
报告人简介 | |||
陈学彬，四川大学经济学院文科讲席教授、博士生导师、享受国务院特殊津贴专家，复旦大学金融研究院原常务副院长、上海财经大学现代金融中心原主任、中国金融学会常务理事、中国国际金融学会常务理事、全国金融学专业研究生教育指导委员会第1届委员、国家自然科学基金第12届、13届管理科学部专家委员会成员、上海市金融学会原副会长、上海市信息学会副会长。哈佛大学、加州大学伯克利分校、圣芭芭拉分校、伦敦政治经济院、明治大学、香港中文大学等校访问学者。 研究领域：货币理论与政策、汇率理论与政策、金融博弈分析、程序化交易、量化投资、智能金融。承担国家自然科学基金、社科基金项目十多项，在《经济研究》、《金融研究》等学术期刊发表论文数十篇。 | |||
