吴岚
1.个人研究方向简介
  
      主要科研方向:金融统计/精算学。主要的专业基础:随机过程、统计建模、金融投资或精算。
目前科研工作的主要内容:
1)统计学习方法在金融投资中的应用,特别是量化策略的统计模型的基础研究;
  2)体制转换时间序列模型的模型选择问题及其在金融市场微观结构研究中的应用。
 
2.目前正在进行的研究课题(业界项目)
  
   a) 量化交易策略研究:Boosting模型在因子策略中的应用,特别是股票标的。
   b) 我国保险业基准收益率曲线的建模方法和实际应用。
   c) 农业大数据课题:苹果产业链的大数据研究
   d) 固定收益类资产衍生品的量化交易策略研究:大宗商品、国债。
 
3.对本研学生的要求
  
    ● 专业选择的要求:已经有在概率统计或者金融方向发展的强烈意愿。
    ● 能力要求:课堂学习成绩优秀且有余力,有做科研的心理准备,喜欢思考课外的问题,英文专业论文和书籍的阅读较流畅。
    ● 本研申请等:按照学校的统一安排,大二第二个学期开学后一个月开始申请,注意我的相关通知。
 
4.近5年的本研课题:
| 年级 | 题目 | 学生 | 
| 2016 | 第 1 组 深度学习在金融市场订单流分析中的应用 第 2 组 机器学习在股票因子策略建模中的应用 | 第 1 组 朱峰 陈宇凡 第 2 组 竺仕鹏 沈铂涵 郭东霖 | 
| 2015 | 第1 组 支持向量机在股指现货和衍生品关系建模中的应用 第2 组 深度学习在股票市场协方差矩阵动态分析中的应用 | 第 1 组 石茂国 赵朝熠 郑鹤林 第 2 组 陈鑫犇 俞辰捷 | 
| 2014 | 第 1 组 股票市场动态相关性实证分析 第 2 组 我国股指期现货市场动态相关实证分析 | 第 1 组 于鹏 刘育煊 第 2 组 黄若谷 符张纯 邹聪仕 | 
| 2013 | 第 1 组 基于市场文本信息的资产收益预测实证分析 第 2 组 统计机器学习在金融产品欺诈识别中的应用 | 第 1 组 王皓婷 钱鑫 王誉诚 第 2 组 何育泽 刘铮 邱天蓝 | 
| 2012 | 第 1 组 市场微观结构的统计研究 第 2 组 A 股市场 T+1 机制的影响分析 | 第 1 组 刘思雨 赵一洲 杨子易 第 2 组 佟瑶 王宇辰 罗闻 | 

 
 