四川大学

由四川大学经济学院主办，国信证券股份有限公司和高等教育出版社协办的中国智能金融产学研高峰论坛暨智能投资专题研讨会成功召开。研讨会邀请到了全国金融领域著名专家学者、金融业界杰出代表及出版界人士参与论坛报告，来自全国各高校、金融机构的上千余位专家、学者、同学参与了研讨会活动。

四川大学经济学院副院长、金融系主任邓国营教授在开幕式上介绍了参与论坛的各位领导和嘉宾，对他们的出席表达了热烈的欢迎和衷心的感谢，对国信证券和高教出版社在会议举办过程中的协助和大力支持表示感谢。

四川大学经济学院院长蒋永穆教授、国信证券财富管理与机构事业部机构业务中心负责人谢分分、高等教育出版社上海出版事业部经管文科分社副社长林荫先后为开幕式发表致辞。

蒋永穆代表四川大学经济学院，对莅临会议的各位领导和专家学者表示热烈的欢迎。他指出，以数字经济为代表的科技创新能够有效推动经济高质量发展，特别是人工智能已成为未来金融创新的重要领域，大力推动了金融创新与发展。同时，他还介绍了学院金融学科的建设及在职研究生人才培养情况。

谢分分从中国金融行业发展的角度，分析了金融科技的发展前景。她还介绍了国信证券在智能金融领域的业务发展情况，以及与高校、高等教育出版社在金融创新人才培养方面取得的成果。

林荫从出版教育的角度提出了培养金融创新人才的思路，她指出，出版界要优化专业课程教材，创新教材形态，建设在线课程拓展学习模式。

开幕式结束后，研讨会进入主题报告环节。四川大学2035 先导计划“金融安全”方向负责人邓翔教授介绍了四川大学2035先导计划“金融安全”方向已完成的工作和成绩，指出该方向的建设为学校人工智能和大数据在金融领域的应用发挥了重要作用。他还介绍了四川大学文科讲席教授陈学彬教授在智能金融方面所做的一系列开拓性工作。

陈学彬以“生成对抗—结构化神经网络学习在金融投资中的应用”为题，从生成对抗—结构化神经网络学习方法（Adv-NSL）的基本原理、金融投资模型思想、python程序和择时案例分析四个方面，详细深入地讲解了Adv-NSL方法在智能投资中的实际应用。

李冬昕博士是跨越学术界和实业界的金融专家，他以“中国的量化投资实战”为题，从A股量化交易市场解析、量化投资策略的类型和特点以及A股基本面量化投资实践三个方面分享了他对中国市场量化投资特征的思考和总结。

雷文强研究员以“年报的自动深度理解与推理技术探讨”为题，首先介绍了非结构化数据分析的技术背景，并在此基础上介绍了自己团队近期的研究成果，包括构建基于真实文档的金融多模态数据集（TAT-QA）、提出面向文档可视问答的高质量数据集（TAT-DQA）、构建金融主题下的主动问答数据集（PACIFIC）。最后从逻辑优化、性能提升和拓宽数据三个方面提出技术展望。

吴良教授以“一个基于强化学习的量化交易策略的研究框架”为题，首先详细介绍了强化学习的理论基础和应用举例，并提出了一个量化投资中的强化学习框架，最后介绍了强化学习应用案例。

张卫平副教授以“股票量化投资中的逻辑、数据与模型”为题，从数据和模型的匹配、策略形成、检验回测效果以及交易测试等几个方面详细阐释了量化投资的基本逻辑。

龙云深博士以“市场微观结构与高频交易”为题，他首先通过对交易市场历史的回顾介绍了高频交易的基本内容；然后通过案例分析微观结构在高频交易中的重要性；最后介绍了包括套利、统计套利、做市商策略在内的集中高频交易策略，并详细阐述了做市商策略的理论和框架。

吴文娟女士以“金融科技在智能投资的实践”为题，从国内量化交易的现状及发展趋势、极速交易在智能投资中的应用、智能算法的应用三个方面，阐述了量化交易目前所面临的困难和挑战，并提出将AI算法引入量化交易策略，破解量化交易的发展困境。

陈学彬教授以“CNN择时交易模型”为题，从模型基本原理、python程序实现、模型训练、交易策略回测等几个方面详细介绍了如何将卷积神经网络方法应用于智能投资的过程。

主题报告结束后，陈学彬介绍了由他编写的智能投资系列教材的主要内容，以及配套的线上课程。本次会议受到了全国智能金融学界和业界的高度赞扬，进一步推动了智能金融在我国产学研的融合和发展。

转自：四川大学新闻网