今年暑假前,西交利物浦大学七名不同专业的同学经过层层面试和筛选,入选了西浦国际商学院丁晓明博士负责指导的“基于机器学习的指数增强策略”夏季本科生研究基金(SURF)项目。在10月举办的SURF成果展示线上活动中,这个项目摘得了综合最佳学术奖(Academic-Nominated (Overall) Winner)和最受学生欢迎奖(Student-Nominated Winner)两项大奖。

(前排从左到右依次为:陆斯源、岳瑾珏;后排从左到右依次为:刘烨妍、卢明宇、何一阳、胡康超、刘柏成。)

团队成员之一、金融数学专业的刘柏成介绍说,指数增强策略是基金经理在构建投资组合时,运用“指数跟踪”与“主动管理”相结合的方式获取超额收益的投资策略,目标是让组合的涨幅尽可能地高于指数、而跌幅小于指数。“在这个既有投资策略的基础上,我们项目的创新点就是加入了机器学习。希望机器在经过算法的训练后,能让我们的投资组合表现优于市场。”

同专业的陆斯源补充说,项目组选取了多层感知器(MLP)、支持向量机(SVM)以及随机森林(RF)三种算法,以沪深300指数作为基准,对股票历史数据进行回测。从结果来看,三种算法的投资收益均有在不同时段优于市场,其中MLP表现最佳。

信息管理与信息系统专业的胡康超用一句话概括:“这是个金融和科技的跨学科课题,简单来说就是用AI机器学习进行投资组合管理。”

(从1-3依次为MLP、SVM、RF;红色线为算法表现,深色线为市场收益。)

困难但快乐的跨学科研究

金融科技作为一个新兴的交叉学科,是丁老师非常关注的领域。他表示,这个课题既有理论性,又具备实用性;对于学生、大学和企业来说,有学术研究价值,也有应用场景。“这个题目酝酿了很久,终于在今年能有一个团队具体做下来。”

在这个七人小队中,胡康超是唯一一位专业出身的“技术人员”,他在信管的金融计算(financial computing)的培养方向下,有更多接触编程的机会;除了刘柏成和陆斯源之外,金融数学专业的学生还有岳瑾珏和卢明宇,这四位都是既有金融知识储备,又有代码基础的;另外还有刘烨妍和何一阳这两位更了解金融领域的经济与金融专业学生。
“刚进项目的时候,肯定大家都会缺一部分知识,那就去学就好了。”在刘烨妍看来,学习能力是做研究时最核心的能力,“不管是互相学习还是自主学习,既然选了这个交叉学科的课题,那我们都需要去补充自己欠缺或者不足的专业知识。”

在开始的几个星期里,大家在丁老师的带领下分成小组看文献、做调查。“如果遇到问题了就一起去找答案,有不懂的再进行讨论,然后再去看其他资料。”胡康超说,“我觉得这个过程就是研究导向型学习——我们带着问题去学习、思考,不断地成长升级。”

找到研究的意义

在研究正式开始之前,丁老师带同学们进行了三类“田野调查”活动。

丁老师介绍说:“第一类是去周边的金融科技相关企业进行参访。因为我们的学生掌握了很多理论知识,但他们可能不知道这些知识在行业里怎么应用、能解决什么样的实际问题,通过接触到真实的金融科技行业,他们就能更好地理解自己在做的研究具体在解决什么问题。”

“第二类是拜访投资和金融方面的专家,通过接触这些前辈,同学们能更好地了解真实的金融市场,这也是他们所欠缺的。”

“第三类是邀请已经毕业的的博士生学长、学姐来分享做研究的经验。”

“因为我们整个项目只有几个月,学习的时间也很短,通过在这些活动中积累的信息,同学们可以在短时间内迅速成长,完成从学生到有自主研究能力的的研究者的蜕变。”

这些田野调查不仅让同学们对项目有了更深的理解,甚至还激发了他们的好胜心。何一阳说,最开始她的潜力就是被这些活动激发出来的,“首先你知道了为什么要做研究,知道了这个课题是有实际意义的;然后当大家一起结束了一次正式拜访,带着巨大的信息量去小小地团建一次时,整个团队精神一下子就建立起来了,你会更想把这个项目做好。”

好团队与自驱力的良性循环

刘烨妍说,在近三个月的朝夕相处中,大家已经成为了战友,“每当有一个人有点泄气、情绪低落,总会被另一个人的坚持和执着打动。”

负责不同算法的同学会暗暗较劲,听说其他人先敲完了代码就会自我催促,想着绝不能拖后腿;但在遇到困难时,也会相互帮助。刘柏成说:“在这样的氛围中,如果你不去做点什么事,就会有很大的愧疚感,觉得对不起大家。”

除了学术研究任务之外,团队里的每个人都凭借自己的特殊技能获得了一个与众不同的称谓。

陆斯源负责协调团队内部以及对外的沟通,是团队的CEO;刘柏成是官方发言人,负责成果展示时的演讲,演讲的PPT和稿子是全队一起改了十几遍的成果;胡康超有专业优势,在大家搜集理论文献的时候敲代码、编辑代码,是团队的COO;岳瑾珏是HRD,因为当团队遇到瓶颈时,她能找到强力外援帮助项目推进;卢明宇是CTO,本以为需要很久才能调好的代码,她一个晚上就能搞定;刘烨妍在开始的时候负责搜集资料、搭建逻辑理论框架、梳理模型和机器学习的知识框架,是团队的CRO(首席调查官);何一阳作为视觉艺术总监,在后期承担了海报文字整理以及PPT美化工作。

“我很感谢SURF,不仅让我们有机会去补充新知识、应用学过的知识,还遇到了这么棒的团队,收获了最珍贵的友谊。”陆斯源说道。

SURF能带来什么?

今年是西浦举行SURF的第九年,一共有120个项目进行最后的成果展示,科研项目和参与学生的数量均创历史新高。

西浦助理副校长(研究与影响)马飞教授表示,SURF让学生在本科阶段就有深入研究的机会,这是西浦一直以来引以为傲的独特之处。

“很多同学在大一、大二,甚至大三的时候都会感到迷茫和困惑,不知道自己真正感兴趣的是什么,也不知道将来能做什么。”

“通过参与和完成SURF项目,学生需要将课堂上学到的知识应用到实际情况中,这个时候他们就会发现自己还缺乏哪些知识,更重要的是,会更清楚自己为什么需要学习。”

“可能有些人会认为研究离自己很远、对自己没有把握。但研究并不全是关于‘未知’的科学,它是一个学习和发现的过程,一个使用科学方法解决问题的过程,一个需要你深入思考并弄清下一步需要做什么的过程。”

马飞教授说,在这个过程中肯定会有感到压力的时候,凭借毅力坚持下去后,就能在以后的学习中明确方向、掌握方法,加速前进。

(记者:胡秋辰 摄影:王雅澜 其他图片提供:刘柏成 )

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