2018 MATLAB計量財務工程年會
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MATLAB人工智慧與金融科技論壇 2018 MATLAB®計量財務工程年會
(2018 MATLAB Computational Finance Conference) -- 機器學習/深度學習、AI演算法交易、理財機器人、加密貨幣投資、文字探勘行為預測

時間地點

  • 2018 / 7 / 3 星期二
  • 13:30~17:45
  • 13:00開始報到
  • 地點:華南銀行國際會議中心 202會議廳
  • 地址:台北市信義區松仁路123號 2F
論壇焦點
  • FinTech與財務AI全球趨勢精闢分析
  • 台灣財務專業權威無私分享:國立政治大學 謝明華教授 & 國立清華大學 韓傳祥教授
  • 精準高效率的建模能力: 無縫接軌之財務建模流程、快速導入生產,並符合內外監管管制驗證之先進易學技術
  • 特設專家講堂: 利用MATLAB進行資料清理與管理 簡單上手,你也可以輕鬆駕馭龐大資料
  • 深入探索Fintech核心技術:
    關鍵技術: 介紹MATLAB於機器學習及深度學習強大功能
    熱門應用: 實際示範AI演算法交易、理財機器人應用開發
    最新預測: 加密貨幣投資預測、以太幣投資不求人
    資料挖礦:文本情感分析與文字探勘,行為預測+精準行銷

當人工智慧與Fintech遇上財務金融

繼Fintech之後、AI人工智慧席捲而來,「智能投資」、「智能風險」、「智能預測」的風潮改變了全球財務金融產業。究竟台灣與全球金融科技發展趨勢如何?企業需要具備甚麼樣的能力,才能因應這波智能化的挑戰?

不管科技如何進步,金融產業最寶貴的資源還是在數據資料。從「自動化金融科技」進入「智能化財經」,關鍵就在於如何駕馭數據資料、建立模型,賦予機器具有人類的認知理解>決策、「預測」的能力,進行更佳的投資與管理決策,提供顧客更快速、個人化的服務,進而增加收益、減少風險,才是這場人工智慧戰局中最關鍵的核心。

『2018年MATLAB®計量財務工程年會』人工智慧與金融科技論壇,將邀請國內財經權威學者:國立政治大學謝明華以及國立清華大學韓傳祥教授介紹金融科技挑戰以及未來技術關鍵;全球研發大廠MathWorks財務解析資深專家Yi Wang,也將以精闢介紹MATLAB 機器學習及深度學習技術,如何協助企業縮短財務模型開發到生產導入的工作流程;會中並將有多項熱門Fintech與人工智慧財務應用實例分享,包含如何打造理財機器人、預測加密貨幣價格進行投資、機器學習/深度學習如何開發演算法交易應用,以及當前最夯的能進行精準行銷之文本分析技術介紹。全程中文,是今年絕對不能錯過的財務金融盛會!!

講者簡介

  • 王燚 Yi Wang
  • MathWorks財務工程技術經理
  • 王燚專精領域為金融建模、生產導入整合以及MATLAB平行計算。目前,王燚為金融服務機構和壽險相關MATLAB用戶提供服務,協助建構穩健且功能齊全的金融模型,以便提升工作效率。他也為美國聯邦儲備銀行、美國聯邦儲備委員會以及其他代表性的商業銀行和對沖基金機構講授MATLAB講座和實機操作課程。
    王燚擁有多倫多大學計算機工程應用科學學士學位,南加州大學計算機科學碩士學位,2007年加入MathWorks之前,他在伊利諾伊州摩托羅拉工作了七年,從事無線通訊產品的軟體開發。目前於哈佛大學在職進修金融相關課程、並通過了加拿大證券課程考試及CFA二級考試。現在為MathWorks財務工程技術經理,主要針對北美及亞太區金融數據科學需求提供相關支援, 業界資歷完整豐富!
  • 謝明華 副教授
  • 國立政治大學 風險管理與保險學系
  • 謝明華博士, 國立政治大學 風險管理與保險學系副教授,國立政治大學金融科技研究中心副主任, 國立政治大學保險業永續發展研究中心副主任, 國立政治大學風險與保險研究中心副主任, 全球人壽股份有限公司獨立董事, 台灣金融服務業聯合總會境外結構債商品審查委員。研究領域為保險監理、風險管理、衍生性金融商品、蒙地卡羅模擬。
  • 韓傳祥 副教授
  • 國立清華大學 計量金融學系
  • 韓傳祥博士, 國立清華大學計量財務金融學系副教授,臺灣大學數學系兼任副教授,臺灣金融工程師暨操盤手協會 理事長,自強工業科學基金會顧問/科教處副處長,並主持清華-輝達(Nvidia-NTHU)計算金融聯合實驗室。研究領域為金融工程以及應用概率,特別是蒙地卡羅方法在金融工程之應用以及波動率的研究。
  • Claire Chuang
  • 鈦思科技應用工程師
  • 主修人工智慧,熟悉基因演算法、類神經網路、Fuzzy 專家系統等領域。目前負責 MATLAB於財金領域之應用、MATLAB專任講師以及平行運算, MATLAB與其他語言整合之技術支援。
  • Jeffrey Liu
  • 鈦思科技應用工程師
  • 主要負責財務模型、統計分析、Data Mining、平行運算、MATLAB與其他程式語言整合等技術支援。
適合對象
  • 投資經理人、投資管理者
  • 風險經理、風險分析師
  • 保險精算師及研究者
  • 經濟學家/研究人員、計量金融分析師
  • 想了解金融演算法開發,文字探勘及文本情感分析應用
  • 機器學習及深度學習如何協助加速您的工作
  • 對沖基金、自營交易、仲介經紀研究及經理人
  • 交易策略開發、交易經理人

活動議程

  • Time
  • Agenda
  • 13:00 – 13:30
  • 報到
  • 13:30 – 14:00
  • 人工智慧與MATLAB於財務金融科技的發展

    Yi Wang, MathWorks
  • 14:00 – 14:40
  • Fintech大趨勢 & 機器學習及深度學習的優勢

    謝明華 博士, 國立政治大學
  • 14:40 – 15:20
  • 尋求金融勇者: 誰能擊敗大盤?

    韓傳祥 博士, 國立清華大學
  • 15:20 – 15:50
  • 無縫接軌的財務建模開發流程:利用MATLAB縮短研發、驗證到生產導入時程

    (Streamlining Financial Modelling: From Development to Approval to Production with MATLAB)
    Yi Wang, MathWorks

    2018年,各大金融機構均面臨了必須針對各種外部活動及市場建立多元模型,需管理風險又要能創造投資報酬率的龐大需求;同時,內部審查及外部監管單位對於模型管控與流程管理也更為嚴格。面對這樣艱難的環境,如何加速從模型到實現的開發導入期,便成為兵家必爭的競爭優勢。

    本演講將會介紹如何使用MATLAB來減少從端對端,也就是從開發到實現導入所花費的時間和風險。包含數據前處理和建模的自動化、機器學習及最佳化技術的實際應用、如何整合專家知識觀點與自動化產生的模型文件供內部及外部審視,從模型到生產流程的無縫接軌、最後讓服務及模型驗證步驟順暢和諧等。

  • 15:50 – 16:20
  • Tea Break & Booth Demo
  • 16:20 – 17:00
    • T1

      利用MATLAB 打造理財機器人的原型應用

      (Prototyping a Robo-Advisor Application)
      Yi Wang, MathWorks

      理財顧問能幫助顧客釐清投資目標,例如退休、小孩教育甚至是房地產或商業投資等等,依目前的投資、存款、預期收入及支出等收集資料,根據顧客的財務組合與其對風險承受的心理屬性,最後利用試算表軟體做出適合他們的投資計畫。本演講將介紹如何透過MATLAB來開發一個以網頁為基礎而開發的理財機器人應用之完整流程,包含收集收入相關的風險偏好、利用生命週期模擬去建立相關投資組合架構,而這都可在簡單的點對點的網頁平台上進行。同時也將展示如何把該投資平台生產上線,自動進行財務規劃、資產負債匹配以及投資組合評估等任務。

    • T3

      使用MATLAB進行文字探勘與文本情感分析

      (Using MATLAB for Sentiment Analysis and Text Analytics)
      Jeffrey Liu, Terasoft

      情緒指標是由文字、新聞、社群網站的經由處理和運算而來,可以成為決定投資組合部位和交易訊號的重要資訊,而文件的資訊通常看微弱,也被大量雜訊所包圍,所以文本特徵的萃取需要結合各式不同的技術,機器學習也往往是處理大量文本資料中不可或缺的技術。在本章節中,我們會示範如何使用MATLAB針對字串進行前處理、將字串轉換成有意義的數值,並且建立情緒指標。

  • 17:00 – 17:05
  • Break
  • 17:05 – 17:45
    • T4

      使用機器/深度學習打造智慧演算法交易

      (Machine Learning and Deep Learning for Algorithmic Trading)
      Jeffrey Liu, Terasoft

      深度學習近年在各領域中扮演不可或缺的重要的角色,該技術在影像處理中大放異彩,也挑戰不同領域的傳統理論和技術。但如何將深度學習及機器學習技術應用在演算法交易這個追求高策略性及精準度的領域呢? 在這個議程中,我們將介紹如何在MATLAB中使用深度學習的技術並進行交易策略的建構,並與傳統buy-and-hold策略進行比較。除了時間序列分析外,並介紹深度學習如何應用在支票的辨識、聲音指令識別、影像辨識、電腦視覺、訊號處理等領域。

    • T2

      如何預測加密貨幣價格: MATLAB & Python演算法整合,以以太幣為例。

      Yi Wang, MathWorks

      加密貨幣問世以來一直備受關注,許多人將它視為一種革命性的發明,將對當前的財務交易生態結構進行翻盤重整。加密貨幣和區塊鏈的加密貨幣技術,現正被各國財經機構、央行和學術界廣泛地研究。在本演講,我們將實際示範如何從網頁上萃取加密貨幣的價格資訊,並整合到網頁環境的模型中,過程中將展示如何整合MATLAB與Python來完成此任務。

專家講堂

從龐大數據資料中挖寶,首先要能駕馭它。資料處理界的"髒"資料是每位資料分析師都會遇到的日常挑戰 ! 隨著各單位有意識的收集資料為未來分析進行準備,不齊全的資料大量湧入,該如何快速對資料進行清理及管理便是效率提升的關鍵!

歡迎參加本次大會特設之專家講堂,由鈦思科技應用工程師一步一步仔細講解MATLAB對不同的資料的處理及詳細步驟,你會發現,你也能輕鬆駕馭大數據。名額有限,敬請把握機會。

  • Time
  • 專家講堂
  • 10:15 – 11:30
  • M1

    大數據簡單上手 MATLAB於資料清理與管理強大功能

    (Cleaning and Managing Data Made Easy in MATLAB)

    為了維持競爭的優勢,選擇正確的工具是必要的!! 且工具本身必須具備彈性,讓使用者可重複並容易地擴展其應用。MATLAB是非常棒的ETL(Extract, Transform, and Load)平台,我們將展示快速資料轉置與清洗、擴展資料至任意大小、簡單化複雜資料與其管理…等。演講亮點包含:

    1. 匯入與整合不同資料源之資料
    2. 變動大小之結構化與非結構化資料之加工
    3. 缺漏值處理與離群值之辨認
    4. 時間序列資料之管理

Why MATLAB?

MATLAB®-全球經濟組織及財務金融業一致推薦之財務工程與計量經濟工具

  • 經濟合作發展組織 (OECD) 下85%的中央銀行,使用MATLABR完成經濟分析工作
  • 超過1/3的歐洲及美國股票交易市場採用演算法交易,MATLAB被大量用來開發交易演算法及模型
  • 各國經濟及貨幣政策制定1級政府機關,包括國際貨幣基金會(IMF)及各國政府機關,依賴MATLAB進行經濟預測。
  • 全球再保、保險及銀行資產與負債及投資管理領域的研究團隊,使用MATLAB大幅縮短開發時間,比傳統程式性能提升至90%以上!
  • 世界各地企業融資、風險和資產管理,及計量經濟研究者,大幅依賴MATLAB進行大量的經濟及財經資料管理、分析、建模、預測和測試!

報名注意事項

  1. 請於7月1日(星期日)23:59前報名,席位有限,請儘早報名。
  2. 本單位保留是否接受報名的權利,確認完成報名手續後3個工作天內將會寄發「報名成功確認函」。
  3. 收到報名表後,將以 e-mail 方式寄發報名確認函,不另以電話通知。
  4. 活動額滿時,提供正式完整資料者將享有優先報名的權利,請確認您提供有效信箱。
  5. 7月2日17:00寄發報到編號至註冊信箱,若有提供手機號碼將會收到報到編號簡訊。
  6. 請務必牢記報到編號,及攜帶名片2張,加速報到流程。
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