讲座题目：Deep learning method for portfolio selection under relative performance

报告人：周超博士

报告时间：2020年4月29日（周三）下午14:00—15:30

报告地点：腾讯会议

主办单位：304am永利集团

产业升级与区域金融湖北省协同创新中心

304永利集团官网入口湖北金融研究中心

304永利集团官网入口中国投资研究中心

内容摘要：在市场回报率不可观察的情形下，我们考虑N个具有CARA效用主体采用相对标准的投资决策行为，并建立了Nash均衡。每一个投资者对风险资产的回报率的先验信息为高斯分布，且具有异质性的信念。此情形下的投资决策问题由一个耦合的FBSDE刻画。本文通过深度神经网络算法求解投资者对平均回报率的预测值和投资策略。通过数值仿真实验，我们发现相对投资标准模型给出的交易策略具有进取性，使得全体投资者表现出羊群效应。部分信息环境能够减轻羊群效应，在初始时刻具有较准确信息的个体更有可能成为市场的主导者。

主讲人简介: 周超，博士，现为新加坡国立大学量化金融研究中心研究员，新加坡国立大学苏州研究院研究员。周超博士于2012年毕业于法国巴黎九大和巴黎综合理工大学，主要研究方向为量化金融、金融数学与随机控制。在Mathematical  Finance,  The  Annals  of  Applied  Probability,  The  Annals  of  Probability  等顶级期刊发表论文14篇。