讲座时间：2026年10月29日（周四）下午15:30
讲座地点：英文楼B101
参加者：面向全校师生
主讲人：陈启钊
主讲人简介：
本科毕业于香港树仁大学，主修工商管理；硕士毕业于新加坡管理大学，主修量化金融；博士毕业于日本兵库县立大学信息科学专业，主修数据科学。曾任香港中文大学（深圳）助教和金融科技班班主任、新加坡安盛保险（AXA Singapore）Python技术专员，并曾在培训机构兼职，为英国、澳大利亚等国家的中国留学生提供机器学习等科目的辅导。博士期间师从川嶋宏彰教授，其研究主攻计算机视觉方向，我在该领域亦有所涉猎。研究方向包括人工智能与机器学习在金融领域的应用、大语言模型、自然语言处理、时间序列预测及计算机视觉，目前发表论文20余篇。
讲座内容简介：
股票价格不是孤立波动的。一家公司的涨跌，往往受到合作伙伴、竞争对手、供应链上下游，以及新闻情绪的连锁影响。我的研究就是想回答一个问题：能不能不只看一家公司，而是看懂公司之间的关系、新闻里的情绪，以及市场每天的变化，从而做出更稳的预测和交易决策？
围绕这个目标，我的研究分为三个递进的部分：
1. 从单一公司到跨公司情感建模
提出双 Transformer 框架，利用关联公司新闻情感提升股票价格预测精度，突破传统单公司分析的局限。
2. 从静态关系到动态图神经网络
基于新闻共现动态构建公司间关系图，结合时序图神经网络捕捉关系演变，更真实地刻画市场信息流动。
3. 从人工阿尔法到 LLM 生成 + 强化学习优化
利用大语言模型生成公式化阿尔法因子，并通过 PPO 强化学习动态优化权重，在风险调整后收益与最大回撤上优于基准策略。
