随着人工智能時代的到來，如何主動求變擁抱科技革命，緊跟變革的步伐，這對地方性師範類高校的伟德betvlctor体育官网形成了巨大的挑戰。我校伟德betvlctor体育官网在大數據、人工智能與專業結合上提前謀篇布局，鼓勵學院老師形成交叉性的研究團隊，學院層面給予政策和資金支持。持續的投入初見成效，專注于數智金融研究的學科團隊産出了一系列高質量的研究成果，初步形成了人工智能在金融時間序列預測方向上的研究特色。
近期，商業數據系朱敏副教授和宋玉平副教授組成的研究團隊喜訊不斷，系列研究成果連續發表在人工智能領域的權威期刊。其中，3篇論文發表在《Expert System with Applications》（中科院1區，TOP期刊，影響因子IF=7.5），1篇論文發表在《Applied Soft Computing》（中科院1區，TOP期刊，影響因子IF=7.2）。
該研究團隊專注于研究如何利用深度學習方法改進金融時間序列的建模和預測。系列研究分别從高頻和低頻兩類典型的金融數據特征入手，通過設計特定的混合神經網絡架構，利用深度學習方法下大維度、非線性估計方面的優勢，提升金融實踐序列建模和預測的精度。其中，論文“Modelling and forecasting high-frequency data with jumps based on a hybrid nonparametric regression and LSTM model” 針對金融高頻數據中帶跳的特征，構建非參數回歸和LSTM的混合模型，提升了高頻數據瞬時價格預測的精度。
論文“Multi-Decomposition in Deep Learning Models for Futures Price Prediction”從時間序列分解的角度，重點研究了時間序列的多重分解對深度學習方法的價值。研究發現相對于傳統模型和機器學習模型，有效的分解是提升深度學習模型預測準确性的關鍵。
論文“A parallel hybrid neural networks model for forecasting returns with candlestick technical trading strategy”探索了基于多重價格信息，構造混合平行神經網絡模型提升日度價格預測準确性的可行性。論文基于反轉型蠟燭線組合信号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，伟德betvlctor体育官网采取了系列措施，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，伟德betvlctor体育官网早在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注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于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，伟德betvlctor体育官网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：伟德betvlctor体育官网）
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