近日，信息科学技术学院数学系青年教师、广东省数量金融大数据工程技术研究中心科研骨干赖兆荣以第一作者身份撰写的论文Radial Basis Functions with Adaptive Input and Composite Trend Representation for Portfolio Selection(DOI号：10.1109/TNNLS.2018.2827952)发表在国际顶级学术期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(IEEE TNNLS)上。这是近两年来赖兆荣老师在该期刊以第一作者身份发表的第2篇关于资产配置的论文。

IEEE TNNLS是人工神经网络及机器学习领域的国际顶级期刊，属于中科院SCI工程技术大类一区，最新影响因子为6.108。IEEE TNNLS对论文的理论基础及实验结果都有着较高的要求，审稿过程较为严格，甚少录用资产配置领域的论文。

最近，国家安全话题吸引了广泛的关注和讨论。金融安全作为国家安全的一个重要组成部分，当前的防御形势依然严峻。港元对美元的汇率创下33年来的新低，屡次触及7.85的弱方汇兑保证线，引发了一场“港元保卫战”，隐约可见97年亚洲金融风暴的影子。对此，市场的主流看法是国际炒家运用基于量化对冲策略的套利操作技术借入低息的港元去买高息的美元。在尚未掌握相关核心技术及防御策略的情况下，我方只能靠被动买入港元来维持汇率稳定。对于其他金融市场的其他标的资产，同样存在类似的缺乏核心量化技术的薄弱环节。

在最新的论文中，赖兆荣老师及其他合作研究人员提出了一组带有自适应输入及复合趋势表示的径向基函数，灵活地融合了关于资产价格的几种不同的趋势表示。实验结果表明该方法取得了先进的投资效果和良好的风险控制能力，运行快速并能承受一定的交易费损耗。

该研究成果依托于我校新成立的广东省数量金融大数据工程技术研究中心，得到了我校人才引进科研启动基金、国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、中央高校基本科研业务费专项资金及广东省数量金融大数据工程技术研究中心运行费等项目的资助。文章的发表也表明我校和该工程中心的科研水平和青年教师的培养在高水平大学建设战略下得到明显的提升。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8356708/