集成运算在金融数学中的应用
时间：2023-06-05 08:00:35
集成运算在金融数学中的应用可以体现在以下方面：
1、集成学习模型在金融风控中的应用。集成学习模型通过将多个学习器进行组合，常可获取比单一学习器显著优越的泛化能力。这种模型框架很好地解决了金融风险评估中数据不平衡、模型不稳定等问题。
1、金融+计算机交叉学科的发展。金融+计算机交叉学科侧重于经济学、金融学、计算机技术等学科的融合，注重软件编程，主要培养掌握金融科技、数据科学、算法和智能技术，能够适应银行科技、智能投顾与程序化交易、保险科技、监管科技等领域需要的高层次复合型卓越金融人才。
1、集成学习模型在金融领域的应用。集成学习目前在全球各大机器学习、数据挖掘竞赛中使用非常广泛。如果要对其进行分类，可以大致划分为模型融合和机器学习元算法两大类。前者将训练出的强学习器组合起来进一步提高性能，后者则是弱学习器的组合。
1、量化投资。即运用计算机的技术去帮助投资买卖，从而推动金融科技的发展。未来十年中，投资将会更多地依赖大数据、人工智能，机构大量运用人工智能、机器学习的方法进行量化投资将会成为趋势。
1、金融知识图谱。将知识图谱在金融行业进行构建和应用，是当前金融保险公司重点投入的方向，同时也是互联网的基本方向。通过机器学习的方式将金融投资智能化，降低了人力依赖，使机器能够自动决策。知识图谱实现保险领域智能化应用（如智能问答、语义搜索、保险风控、智能推荐等）的落地，该方向是金融数字化、智能化的基石，是值得长期投入的研究方向。
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