杨轶
某金融机构个人研究分享 不代表公司 财富管理部副总裁
复旦大学经济学硕士，CFA（特许金融分析师）。拥有 8 年证券、基金行业量化研究经验，现负责基金业绩归因与评价、基金遴选、FOF构建和金融量化模型的研究。曾先后研发股票多因子Alpha、统计套利、CTA趋势等交易策略，进行大类资产配置模型的研究和金融量化平台的设计。目前对深度学习在投资领域的应用初有探索。
杨轶
某金融机构个人研究分享 不代表公司
财富管理部副总裁
财富管理部副总裁
即将开始的A2M课程
深度学习在A股指数预测上的应用与投资实战意义初探
行业落地实践
2019-05-18 16:50--17:50
背景介绍：
当前权益类量化投资领域仍以多因子模型为主流策略开发基础，无论在股票价格预测、策略构建还是投资组合绩效归因上，研究方法多以线性回归模型为主。
解决思路/成功要点：
在本次峰会上，我将带大家一起见证 AI与传统金融投资理念互撞的火花，向各位分享RNN、LSTM等深度学习模型在预测A股主要指数上的效果以及人工智能模型在投资实战中的应用意义。
成果：
人工智能模型不仅扩充了金融量化研究方法，而且为量化投资策略增加了新思路、提升了灵活性。
复旦大学经济学硕士，CFA（特许金融分析师）。拥有 8 年证券、基金行业量化研究经验，现负责基金业绩归因与评价、基金遴选、FOF构建和金融量化模型的研究。曾先后研发股票多因子Alpha、统计套利、CTA趋势等交易策略，进行大类资产配置模型的研究和金融量化平台的设计。目前对深度学习在投资领域的应用初有探索。
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成果：
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