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【MBAChina News】近日,由SAIF金融MBA项目主办的项目顾问(PA项目)2018第二期活动在高金陆家嘴校区成功举办,数十位行业导师、教授和60多位金融MBA学生参加了此次活动。

针对金融科技的热点话题,四位金融MBA学生分别从各自专业领域进行了报告和路演,导师们给予点评和指导。最后,陆金所首席风险官杨军先生做了精彩的主题演讲。

参加本次PA群交流的嘉宾有:

费方玉教授

中国工业经济学会常务副会长、上海现代经济研究所所长

颜红教授

上海交通大学上海高级金融学院教授、副院长,上海交通大学中国金融学院副院长

肖静博士

中国平安集团首席科学家

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倪心贤

高金试点行业导师(PAE),麒麟资本创始合伙人兼董事长区块链上海交大王教授,原东方证券副总经理

王艳

高金试点行业导师(PAE),瑞银企业管理(中国)有限公司总经理

颜勇

高金试点行业导师(PAE),凯世资本合伙人

杨军

高金试点行业导师(PAE),陆金所首席风险官

本次小组活动的前半部分是关于FMBA学生项目的报告。来自高金金融科技俱乐部的四位核心成员轮流上台,与导师们就工作中或金融科技俱乐部的研究课题进行分享、讨论和交流。.

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话题一

高科协金融科技学术研究部研究课题

& 数据共享与区块链技术结合

记者:杨伟,2017PTC

国泰君安证券数据平台系统架构师

杨伟从数字化和区块链入手,介绍了高金金融科技俱乐部的研究方向:数字生态和人机同行。数字生态的核心是什么?传统的基于因果关系的数据分析已成为大数据时代的基于关联的分析,即知识图谱。数字生态的核心问题是互信,如何保证我的数据给你,你不会传出去,会被区块链验证。在此基础上,我们可以使用 AI 进行定量分析。金融的本质是杠杆,杠杆的载体是交易。

我们理解的生态是一个闭环,从对事物的感知到生态的互动。生态交互的核心是通证的应用。我们通过去中心化代币实现数据共享。数据共享的最终目标可以跨越行业壁垒。,跨公司壁垒。我们希望能够开发出一种机制,形成从数字孪生到区块链再到最终智能决策的完整闭环。

此外,俱乐部正在研究机器学习在量化交易中的应用。通过知识图谱,将量化交易和策略研究结合起来,生成分析结果,效率提升数万倍。

话题二

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区块链在MBA校园活动中的价值交换功能

记者:陶宁宇2017PTA

个体户,原北京趣照科技有限公司技术总监。

陶宁宇从MBA俱乐部的痛点切入。在商学院,学生会成立各种俱乐部,但俱乐部是软约束和松散的组织。他们如何才能长期有效地运作?如何衡量俱乐部的贡献?如何激励会员积极参与并量化个人贡献?

建立激励机制是解决俱乐部痛点的方法。但是如何创造激励呢?我们需要明确价值量化的规则,确认价值的贡献。陶宁宇利用比特币和区块链技术分析了俱乐部的BSVT应用场景。他提出,首先,它是俱乐部股权证明的代币。参加俱乐部的闭门会议和交换俱乐部服务需要支付 BSVT。俱乐部奖励 BSVT 的贡献会员。BSVT未来可以在俱乐部内部和俱乐部之间流通。,俱乐部持有者可以去中心化点对点交换俱乐部。BSVT 可以兑换俱乐部会员自己提供的服务,例如咨询服务。BSVT的特点是流通、确权、可信。BSVT基于公链,非常重要,值得信赖。我们有可以携带 BSVT 的 MBA 钱包,完全免费。该代币完全免费,以社区为基础,由俱乐部运营。

我们的解决方案是建立一个激励机制,有明确的量化规则,让享受有成本,给予者有回报。社会价值让俱乐部可以量化和统计内部个人的实际贡献,让创作者得到认可和奖励,公益不再是一件苦差事。建立俱乐部内部透明的评价机制,让俱乐部形成内部团队的进化机制。俱乐部的价值创造不再是发起人的事,而是一切。任何持有代币的人都是俱乐部的一部分并分享利益。借助 BSVT,它可以帮助俱乐部的长期、可持续和健康方面。

话题 3

机器学习和高频交易

记者:张鹏飞2017PTC

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量化CTA私募基金经理

二级市场的竞争比较激烈,金融科技是一个很好的结合点。张鹏飞表示希望在该领域进一步研究,这也是高金金融科技俱乐部成立的初衷:提升个人真正的核心竞争力。

人工智能有三种结构:感知、决策和反馈。感知层比较简单,可以感知市场上的所有数据和信息。数据输入后,怎么做模型,怎么做决策,然后给出反馈。

人工智能分为三个层次。最基本的就是我知道怎么做,然后告诉机器按照我的想法去执行和实现。第二层是机器模拟人类思维方式的方式。顶层是让机器人学习人们如何思考并产生自己的想法。目前我们只实现了最基本的一层,也就是机器学习的过程。

股票交易,从宏观上看,还是看周报、月报等,但高频交易是应用在微观层面,通过对最原始信息的分析区块链上海交大王教授,找到时间优势。我们使用机器学习来分析股票可能的趋势,然后将概率提高到一定程度的正确性。这是非常了不起的,相当于在微观层面了解了市场的走势。之前有分析。在股指期货市场,如果能预测半秒的市场价格和一秒的市场价格,那么利润是巨大的。

我们希望在高频交易领域承担一点责任。假设有一天我们的金融市场完全自由化,我们面对来自美国、俄罗斯等的竞争对手,我们必须能够在全球范围内与他们竞争。

话题四

神经网络和深度学习在金融中的应用

记者:汤唯2017PTD

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摩根士丹利,副总裁

汤伟负责摩根士丹利的场内衍生品精算平台。他的报告分为两部分:什么是神经网络和深度学习?”和“金融应用”。

二元判断是神经网络的基础,类似于仿生学,模拟人脑的工作方式。近两年神经网络的发展,主要贡献了三个方面:1)算法优化;2)算力提升,包括量子计算、显卡CPU计算等,极大提升并行计算能力和加速神经网络的发展;3)大数据,我们有足够的数据来支持计算。

汤唯对神经网络和深度学习的特点、神经网络的结构和实践中的问题、机器人投顾等进行了深入分析。机器人顾问是智能投资顾问,它取代人工智能,使用计算机神经网络深度学习算法进行投资分析和资产配置。

如上图所示,用户信息的输入:承担风险的能力、年龄、收入、喜好等,其中一部分是市场的输入,如市场调研报告、社交媒体等。捕捉到这些市场数据后,进行自然语言处理,将非结构化的东西转化为结构化数据,数据清洗和排序,再加上之前的用户输入,将所有输入信息放入神经网络和深度学习模型中,最后得到产生资产配置决策。

在四位同学的介绍之后,教授和行业导师从技术、应用到市场,对人工智能技术、区块链、高频交易、智能投顾等进行了专业分析,并在熟悉的领域进行了专业分享。

这是PA集团交流活动中最有价值的部分。对于报到的同学,得到了专业的指导,为自己的研究和工作申请提供了宝贵的建议;对于更多的参与和旁听的同学,不仅要了解同学和同行在做什么,还要了解行业的思考和判断。

本次PA集团交流活动下半场,陆金所首席风险执行官、PA导师杨军先生从资管新规背后的逻辑、AI赋能——重塑核心价值观三个方面带路和应用案例分析。下面是“金融科技资产管理新时代风控转型探索”的专业演讲。

除了经典的PAE(行业导师)和PAS(金融MBA和MF学生)的一对一咨询辅导外,高金试点项目(即PA项目)于2018年推出团建活动,旨在打造PAE/ PAS 小组交流的平台,让师生就共同话题进行深入讨论,通过碰撞交流加深学生对行业的认知,激发参与者的思维,通过展示学生的集体风采以及行业导师的交流与分享,促进教与学的共同发展。

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