人工智能在量化金融中的应用

主讲人：张功球 副研究员  香港中文大学（深圳）

讲座时间：6月 16日14:30-16:00

讲座地点：电子科技大学清水河校区6号科研楼A344

主讲人简介：张功球博士现为香港中文大学（深圳）理工学院副研究员。曾任武汉大学经济与管理学院助理教授。张功球博士主要从事量化金融、金融工程、金融数学、及人工智能交叉研究，研究成果发表于Operations Research, Mathematical Finance, Finance and Stochastics（含1篇独立作者）, SIAM Journal on Financial Mathematics, SIAM Journal on Scientific Computing等学术期刊。（曾）主持3项国家自然科学基金项目及1 项深圳市科创局项目。

讲座内容：本次讲座将深入探讨人工智能在量化金融中的应用，重点讲解近期深度学习在复杂金融衍生品定价中的前沿应用。在真实的金融衍生品交易中，衍生品价格是时间、状态变量以及模型与合约参数的复杂函数。传统的数值计算方法只能针对固定参数逐一评估衍生品价格，当需要进行大规模的高频估值或实时参数校准时，这种方法会遭遇严重的算力瓶颈与时间损耗。为了突破这一计算效率限制，本次讲座将围绕我们近期的工作展开，介绍如何引入深度神经网络（DNNs）作为通用近似器来学习衍生品的定价函数，使得模型中的部分参数能够随时间动态变化。我们将详细剖析该方法的数学底层逻辑：如何利用折现衍生品价格过程的鞅性质推导出具有经济学意义的损失函数，从而为不同衍生品提供一个统一的神经网络训练框架。同时，讲座还将从理论层面展示并证明，在包含非连续性跳跃风险的跳跃扩散模型下，深度学习模型能够有效克服学习高维定价函数时所面临的“维数灾难”难题。