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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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助力订单农业可持续发展，张伟团队最新模型为农产品供应链稳定保驾护航

本期【科研】专题，让我们一同看看这一模型如何为农业生产效率提升、农产品供应链稳定化提供策略指导。

[2024/06/12]
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如愿“入院”！广发网页版2023级广发（中国生入院典礼举行

去年今日正在高考的他们，此刻开启“新生”

[2024/06/11]
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Partner selection for innovation: A competitor or a supplier? ——“与主编面对面”系列第九期讲座圆满举行

6月6日下午，“与主编面对面”系列讲座邀请到了德克萨斯理工大学罗尔斯商学院教授，著名供应链管理期刊Journal of Supply Chain Management联合主编严婷婷教授以 “Partner selection for innovation: A competitor or a supplier?” 为题与管院师生进行了交流。严婷婷教授首先通过“苹果-三星”以及“本田-通用摩托”的合作向大家分享了现实世界中竞争者之间合作创新的实例。同时，她通过对业界采购经理进行访谈了解了企业对竞争者合作创新的看法：有些采购经理不认同，认为这是高风险的；有些则赞同通过这种合作可以共享风险和成本，互相补充知识，利于企业创新发展。从文献角度，严教授分析了现有文献中对供应商选择所考虑的因素，以及讨论了现存文献中竞合关系下的技术管理问题。随后，严教授提出了一个分析模型，考虑了焦点企业与供应商/竞争者合作不同产品（激进式/渐进式创新）时所面临的风险和收益。模型分析结果指出：相较于一般的技术供应商，竞争者的产品新颖性、产品互补性，以及市场份额都会影响其被选择合作的概率。严教授进一步采用行为实验的方式，

[2024/06/07]
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“多学科院士X管院学者”，四支团队联招博士后，服务现代化产业体系建设

“学科交叉BEST战略”之求是星辰青年学者计划（博士后）项目最新进展

[2024/06/06]
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