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线上技术研讨会（金融专题）：MATLAB与人工智能在金融领域的最新应用
MATLAB以及人工智能在金融行业有广泛的应用，它可以帮助金融行业从业者增强和优化流程;做出更准确的预测;并从经验中自主学习，从而进一步优化流程。涉及金融业的人工智能包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图论算法、进化学习和其他技术。机器学习方法可分为无监督学习、监督学习或强化学习。尤其是强化学习通过反复模拟（通过试错）来优化流程，并为良好的结果提供奖励结构。它的目的是学习一种 "行为"，而不是以尽可能高的精度来拟合一个模型。强化学习的目标是训练一个模型采取行动或做出决策，以使累积奖励最大化。在金融方面的应用实例是训练代理人对冲欧式看涨期权合约，节省交易成本。
01.活动流程
19:30-20:00 活动整体介绍
以公司债项评级为例，展示运用人工智能技术，在 MATLAB 中进行数据处
理和模型的构建
20:00-20:30 探索强化学习在金融交易中的应用
20:30-21:00 如何进行无痛的模型生产部署
21:00 活动结束
02.活动亮点
• 在MATLAB中导入数据，简便快速的进行合并，清洗等操作
• 利用MATLAB内置小程序，通过鼠标点击快速完成模型测试，而无需自行编写代码
• 对已进行的操作自动生成代码，方便以后对类似的操作进行一键批量处理
• 强化学习介绍以及在MATLAB中的实现
• 强化学习在股票或期货交易中的应用
• 对开发的模型进行网络部署
03.活动嘉宾
傅慈祥
MathWorks 行业经理
他与亚太地区的 MathWorks 各分公司合作，帮助金融服务行业客户了解金融方面的新功能，运用 MATLAB 來提升工作效能，并将客户的建议反馈。所涉及的客户包括亚太各国的中央银行、主权基金、及各类资产管理公司等。在加入MathWorks之前，他在德勤等金融服务机构有多年的咨询项目经验。毕业于德国慕尼黑大学(LMU)，主修金融及货币经济学。著有Default Prediction of Publicly Traded Companies in UK一书。
陈建平
MathWorks 资深技术顾问
专注于工程数据分析和通信系统设计。他在预测性维护、大数据和高性能计算方向有 +10 年的工程经验，包括算法设计、嵌入式实现和系统架构。陈建平拥有北京大学通信系统的硕士和学士学位。
马文辉博士
MathWorks 高级应用工程师
专注于MATLAB的数据处理与数据分析、机器学习和深度学习，以及并行与分布式计算领域。拥有多年大数据分析、机器学习建模与应用系统开发经验。在加入MathWorks前，曾在诺基亚中国研究院，Adobe中国研发中心和IBM从事大数据处理和机器学习方面的研究和工程开发工作。马文辉博士毕业于南开大学。
04.关于主办方
经管之家（原人大经济论坛）依托中国人民大学，于2003年成立，目前已经发展成为国内活跃和具影响力的经济、管理、金融、统计类的在线教育社区，也是国内的数据分析和大数据培训机构，是国家985和211计划的支持项目和国家211工程在经管领域的标志性成果，网址：bbs.pinggu.org。
05.本次活动独家报名平台
(2年前)
(4年前)
CDA数据分析师
