第(3/3)页 田刚觉得自己手里的饮料都不香了。 “其实我发现现在都实际应用场景是有些矛盾的,我们的理论在实际应用中,想要快速地投入使用,就仍需简化模型假设,需要在市场完备性充分、无摩擦交易的情况下,进行计算,这就更削弱了理论结果的实用性。” “且不说我们华夏股市的特殊情况,机构先入,散户T+1,就算是在欧美的股市期权推导公平价格边界的时候,也很难达成这种理想假设条件。” “我自己有一些方向,不过我现在更想听听你有什么意见。” 老彭认真地看着许青山。 虽然眼前的这个年轻人真的很年轻,在年龄上都可以当老彭的孙子,但老彭还是有一种打心底的感觉,遇到了知音。 虽然在有前人进行了完整研究的前提下,想要读懂自己的研究理论并不算太难,老彭可能随便取另一个比较优质的博士生都能做到这一个程度。 但许青山才19岁啊。 他还有自己专精的研究领域。 他对于金融数学的敏锐程度,基本上让老彭感觉到了来自精神层面的愉悦。 他现在很急。 急着想看看许青山能够提出什么意见,从而找到和许青山共鸣的点,狠狠地用自己的大学识塞满这个小漏洞。 许青山见到彭院士这个态度,咧嘴一笑。 “我觉得主要在三个方向,第一是开发高效数值算法,可以从并行计算、深度学习加速等方面来寻求求解速度的提升;第二是结合机器学习优化参数估计,降低模型敏感性;第三则是可以尝试一下BSDE与强化学习的融合,增强动态决策能力。” “其实也就是在您的金融数学理论基础里,全面地加入机器学习的算法优化优势,这样更容易让它投入到实际应用中去。” 许青山提出来的解决办法很简单。 搞合作! 至于找谁合作? 那最佳人选不是明摆着在他面前吗? 老彭思索了一下,点了点头。 许青山提出来的三点,其实也是他考虑到的其中一部分,作为一个顶级院士,他自然比许青山更了解自己的研究,考虑的范围也比许青山的更加全面,只是 “但我其实还没怎么接触过机器学习方面的,虽然我知道概率论和控制论在机器学习领域的应用范围很深很广,也不知道我这老东西还能不能快速学进去。” 老彭笑着说道。 虽然概率统计学者很容易就能跨界转型到信息科学领域,甚至机器学习专家一大堆都是数学本科的反水仔。 但是到了老彭这个年纪了,他觉得自己这不一定能够跟上年轻人的节奏。 “有我啊!” 许青山稍微有点急了,连忙说道。 “彭老,我实验室就有信科实验室,我还有多个合作项目组,就在京大信科中心,机器学习领域的成果不少呢,您看.” 许青山正准备掏手机推销推销,却听到老彭拍板。 “那就交给你了!青山,这可是你开口的哈。” 许青山一愣,看到了彭院士露出了从头到尾都没露出过的狡黠笑容。 卧槽。 谁说彭院士是老实人的? “行的,既然我先开口请教您问题,那这件事肯定是我来申请。” 许青山是知道彭院士意思的,这回可是自己主动要求合作的,不过他自己还真不太在意这个。 “那这事就这么定了,我们晚上慢慢聊,今天心情好,我多去拿点吃的。” 彭院士心满意足地端着盘子去找吃的。 憋了好久的田刚这才开口问道。 “嘶,青山,你什么时候专门研究了老彭的课题了?” “啊?专门研究?没有,我刚看的。” 第(3/3)页