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用於複雜金融決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.

該項目旨在開發高效的人工智能解決方案方法,用於解決長期存在的金融優化問題和正在出現的挑戰性問題。最終的交付成果將是一個軟件系統,其中包括不同金融決策問題的解決方案包系列。

過去的半個世紀見證了現代金融決策理論和實踐的顯著進步,既提高了我們對市場隨機性的基本理解,也使市場參與者能夠利用適當的風險以獲得更好的回報。

然而,許多金融決策和風險管理問題仍然是開放和具有挑戰性的,並且本質上是非凸的(nonconvex )。實際上,如果我們將現實世界的考慮因素納入我們的金融決策模型中(例如,投資者對收益和損失的非對稱風險態度),我們將被一個非凸的世界所包圍。一個例子是均值風險價值(VaR)組合選擇問題,它既是非凸的,又是不連續的。事實上,真實的金融世界產生了無數的非凸優化問題列表,包括在高矩風險度量(例如偏度和峰度)下的組合選擇、基數限制組合選擇、風險平價策略、稅損收穫和固定收益組合。

對於解決非凸優化問題,優化、統計學和機器學習領域進行了大量的努力,已經開發出相對高效的算法:隨機梯度下降、動量正則化、方差減少和小批量優化。此外,基於神經動力學的組合優化也應該在其自身中進行深入的研究,因為金融工程和管理的深度和規模具有獨特的複雜性。

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