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浙江省卫生健康创新转化骨干人才训练营首期课程顺利开班

2024浙江省卫生健康创新转化骨干人才训练营在yl23411永利召开。

[2024/06/24]
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浙江大学资本市场研究中心“紫金港资本”系列讲座NO.45

6月21日，浙江大学资本市场研究中心“紫金港资本”系列讲座第45期邀请到了Victory Capital陈铁先生为大家分享《运用量化思维提升股票研究与风控能力》。本次讲座由浙江大学资本市场研究中心与yl23411永利专业学位教育中心主办，浙江大学资本市场研究中心主任黄英教授主持，近80名师生齐聚报告厅，与陈铁先生共同探讨投资心得。围绕量化思维，陈铁先生分析了美国基金管理行业特点、股票投资中的多因子量化模型、从量化视角看投资组合的风险管理以及如何在不确定的环境下投资。陈铁先生结合自身所在公司，从美国基金管理行业开始谈起，概述了美国基金行业的现状，并简要对比了中美两国基金投资行业的差异，同时对中国基金管理行业的发展前景进行了展望。此外，他还介绍了多因子量化模型在股票研究中的应用，详细解释了多因子模型如何帮助基本面研究以及如何运用多因子风险模型系统管理投资组合风险的策略。面对未来十年的全球不确定性，陈铁先生则提出应重视资产配置，并建议个人投资者通过分散风险、投资相关度低的资产来应对复杂环境。陈铁还特别指出利用smart beta，如高分红和低波动率因子来获取超额回报，这些策略在不确定的市场环境

[2024/06/24]
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Interruption Management as Control: Strategies and the Role of Technology “与主编面对面”系列讲座第十期

6月14日上午，“与主编面对面”系列讲座邀请到了美国科罗拉多州立大学计算机信息系统系副教授、《MIS Quarterly》副主编（associateeditor）Adela Chen分享研究“Interruption Management as Control: Strategies and the Role of Technology”。讲座由数据科学与管理工程系陈熹教授主持。讲座正式开始前，Adela Chen教授介绍了自己的研究兴趣，包括在工作和个人场景下的技术利用、人工智能对个人和组织影响、数字平台和技术与可持续性等，研究的具体场景包括技术侵扰、人与算法的交互、众筹平台上的用户行为、AI与环境的可持续性等。进入研究主题后，Adela Chen教授首先介绍了研究的背景和动机。技术导致的干扰在我们的工作和生活中频繁发生，导致完成任务所需时间增加15-24%。研究提出了一个新的干扰管理框架（interruption management as control），关注干扰过程中各阶段影响认知负担的因素，巧妙地管理这些因素并设计减少干扰影响的措施。研究涉及认知心理学、人机交互、信息系统与

[2024/06/17]
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yl23411永利承办2024供应链管理期刊研讨会（亚太地区论文研讨会）

6月6日-7日，2024供应链管理期刊研讨会（亚太地区论文研讨会）在yl23411永利成功举办。开幕式上，《供应链管理期刊》联合主编、德克萨斯理工大学供应链管理教授严婷婷，yl23411永利副院长黄灿出席并致辞。开幕式由《供应链管理期刊》区域编辑（东亚地区）、yl23411永利教授寿涌毅主持。首先，黄灿副院长在开幕辞中指出，yl23411永利一贯高度重视供应链管理相关研究，致力于解决行业实际问题，为社会服务。他表示，本次会议吸引了来自全球各地的60多名学者和研究人员参会交流，yl23411永利对此深感荣幸，并非常高兴能够承办今年的会议。随后，严婷婷教授在致辞中表达了她的喜悦之情。她表示，非常高兴能够亲临yl23411永利参会。今年的会议收到了众多高质量的文章，并邀请了知名供应链管理实证研究人员及顶级供应链管理实证研究期刊的主编进行评审。在接下来的点评环节中，他们将与参会者进行面对面交流。她特别感谢yl23411永利承办此次会议，并预祝会议取得圆满成功。此次研讨会共设四个环节。6月7日上午，严婷婷教授和香港理工大学范迪教授分别主持了两个开放式专家讨论环节。来自美国、澳大利亚、印度、中国香港地区和内地高校的10位知名学者及期刊主编围绕“如何做

[2024/06/14]
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Machine Learning Approach to Mitigate Irrationality in Copy Trading——“与主编面对面”系列讲座第十一期

6月12日上午，“与主编面对面”系列讲座邀请到了美国德克萨斯大学达拉斯分校信息系统和金融学双聘教授、《MIS Quarterly》高级编辑（senior editor）郑志强围绕关于减少跟单交易非理性的机器学习方法的研究展开了深入探讨。讲座由数据科学与管理工程系黄鹂强教授主持。郑志强教授首先为我们介绍了研究背景和理论基础。跟单交易使外行投资者能够评估和复制专家交易者的交易。然而，追随者往往很难确定要追随哪些交易者，从而做出非理性的选择。该研究开发了一种新的机器学习方法来解决投资者在跟单交易中的非理性问题。接下来，郑志强教授介绍了该研究采用的研究方法。郑教授识别了跟单交易中跟随者面临的两个主要非理性行为来源：由认知负荷和显著信息引起的羊群行为，以及因过分强调与交易表现无关的身份信息而导致的身份偏见。郑教授收集了ZuluTrade平台的外汇市场跟单交易数据，开发了一种名为RXGBoost Contraction的机器学习方法，该方法结合了XGBoost算法和人类决策，通过在XGBoost的目标函数中引入正则化项来惩罚可能由非理性行为导致的选择。随后，郑志强教授通过比较RXGBoost Co

[2024/06/13]
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