Applied Soft Computing》（中科院1區，TOP期刊🫄🏻，影響因子IF=7.2）。
A parallel hybrid neural networks model for forecasting returns with candlestick technical trading strategy”探索了基於多重價格信息，構造混合平行神經網絡模型提升日度價格預測準確性的可行性✝️。論文基於反轉型蠟燭線組合信號發現中綜合趨勢和短期價格變動的思路🚶♀️➡️🧤，通過對價格的分解和重組，構建長期和短期的價格分量，再利用平行混合神經網絡模型對價格趨勢進行預測，實證表明創新的方法能夠有效提升預測精度🤪🫃。
論文“Energy price prediction based on decomposed price dynamics: A parallel neural network approach”則是在上面研究的基礎上🧔🏽♀️，通過數據采樣的方法替代了價格分解方法，優化了趨勢和短期價格變動成分的構造方式🚚，完善了之前提出的平行混合神經網絡模型，在能源價格預測上的運用證實了改進方法的有效性。
為了迎接人工智能對商科變革的挑戰，貫徹學校加強人工智能+的交叉學科創新戰略👷🏽，意昂4采取了系列措施🔀，主動求變，迎接人工智能對商科教學和研究的挑戰。商科領域人工智能變革的本質是技術賦能的專業創新，需要計算機、數學、金融和經濟多學科交叉融合。意識到這一趨勢🧌，意昂4早在2018年成立了商業數據系⚔️，把專業背景是計算機💄、統計、金融等教師整合在一起🧚♀️🚵🏼，承擔與大數據、深度學習相關的教學和研究🧗，為本科金融科技專業和碩士數智金融專業建設提供支持。其次，持續引進人工智能專業方向的優秀人才👨🏻💼，不斷加強師資隊伍建設📙。近年來，引進了荷蘭魯汶大學專註智能算法運用研究的楊帆博士、美國愛荷華大學數據科學專業畢業的丁一晨博士🤬，充實人工智能方面的研究人才🏌️♀️。這些海歸青年教師表現優異👩🏻🦲，獲得浦江人才、白玉蘭人才等專項資助🧑🦳。
人工智能方面的人才建設和學科研究業已反哺於傳統商科的教學改革。近年來，商業數據系的老師新開設《數據挖掘》🏄🏽、《大數據分析》🧚🏽♂️、《深度學習》等課程🃏，為金融科技新專業和學校數學金融人工智能班提供專業教學🧑🏽🏫，2024年暑期進一步為金融專業碩士研究生提供了AI通識課。近年來，意昂4本科生和研究生在泰迪杯等大數據⛱、人工智能挑戰賽也頻頻獲獎。此外♜，連續2年與科大訊飛合作🗺，組織AI開發者大賽的命題和評獎。參與全球知名機構協作研究項目—《情感計算白皮書》的撰寫和發布。人工智能+金融的學科特色形成了一定的社會影響。
論文網址：
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121527
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123171
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124486
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111972
（撰寫：意昂4）
回到頂部