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用于复杂金融决策的人工智能求解器

Healthcare business graph data and growth, Stethoscope with doctor's health report clipboard on table, Medical examination and doctor analyzing medical report on laptop screen.

该项目旨在开发高效的人工智能解决方案方法,用于解决长期存在的金融优化问题和正在出现的挑战性问题。最终的交付成果将是一个软件系统,其中包括不同金融决策问题的解决方案包系列。

过去的半个世纪见证了现代金融决策理论和实践的显著进步,既提高了我们对市场随机性的基本理解,也使市场参与者能够利用适当的风险以获得更好的回报。

然而,许多金融决策和风险管理问题仍然是开放和具有挑战性的,并且本质上是非凸的(nonconvex )。实际上,如果我们将现实世界的考虑因素纳入我们的金融决策模型中(例如,投资者对收益和损失的非对称风险态度),我们将被一个非凸的世界所包围。一个例子是均值风险价值(VaR)组合选择问题,它既是非凸的,又是不连续的。事实上,真实的金融世界产生了无数的非凸优化问题列表,包括在高矩风险度量(例如偏度和峰度)下的组合选择、基数限制组合选择、风险平价策略、税损收获和固定收益组合。

对于解决非凸优化问题,优化、统计学和机器学习领域进行了大量的努力,已经开发出相对高效的算法:随机梯度下降、动量正则化、方差减少和小批量优化。此外,基于神经动力学的组合优化也应该在其自身中进行深入的研究,因为金融工程和管理的深度和规模具有独特的复杂性。

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