Description
Day 2, 14:30–15:00
交易領域的人工智慧應用，通常是通過機器學習(ML)來實現。機器學習利用神經網路或其他學習方法鑑別、分析、預測特徵或者因子，這些特徵、因子具有經濟價值，可用於構建盈利交易策略。儘管以人工智慧為基礎的策略應用日漸廣泛，但建構出一個可以使用的機器學習策略仍然是個巨大的挑戰，本演講將帶大家瞭解有哪些方法，可以增進機器學習的學習能力，進而應用於量化交易之中，也會有範例原始碼讓大家可以拿回去研究。
Slides: https://www.finlab.tw/wp-content/uploads/2020/09/slide_mopcon.pdf
Speaker: 韓承佑
嗨大家好，我是韓承佑，FinLab創辦人，畢業於巴黎第十一大學資工博士，目前擔任臺灣量化交易協會 學術顧問、台北商業大學 創新育成中心 創業技術顧問與上市科技公司 量化交易顧問。當初，我喜歡寫程式、無意間因為軟體比賽接觸Fintech，從此開始了財經跟程式的學習之路。我們成立 FinLab 量化投資部落格，用自己研發的軟體，對台灣股市做大量快速的實驗。希望可以在量化投資的路上，當大家的「武器製造商」！
學經歷： 量化交易協會 學術顧問 台北商業大學 創新育成中心 創業技術顧問 法國巴黎南區大學資工所 博士 台灣大學電子所 碩士 中央大學電機系 學士
獲獎經歷： 中國信託 Fintech 黑客松 第一名 台大黑客松 2016 Fintech 組 第一名 台大黑客松 2015 最佳人氣獎 第二名 2013 電子書創作大賽 第一名 2013 IC 自動化輔助設計 國內組 第二名