近日，太阳集团1088vip、廣東省數量金融大數據工程技術研究中心、智能數據安全實驗室賴兆榮課題組撰寫的論文“Loss Control with Rank-one Covariance Estimate for Short-term Portfolio Optimization”被計算機領域的國際頂級期刊《Journal of Machine Learning Research》(簡稱JMLR)錄用。其中，太阳集团app首页為唯一單位，數學系副教授賴兆榮為第一作者兼通訊作者，經濟學院2018級碩士研究生譚黎明(原數學系本科畢業生)、計算機科學系副教授吳小天、方良達為合作作者。這是賴兆榮繼2018年以太阳集团app首页為第一單位在JMLR發表的論文“Short-term Sparse Portfolio Optimization Based on Alternating Direction Method of Multipliers”之後，再度被JMLR錄用的論文。這兩篇論文是被JMLR錄用的為數不多的關于金融科技的論文。

JMLR由麻省理工學院出版社(MIT Press)出版，依托于麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室(MIT CSAIL: MIT Computer Science & Artificial Intelligence Lab)，旨在刊登人工智能與機器學習領域的高質量前沿研究成果，是國際上公認的計算機領域頂級期刊之一，也是中國計算機學會A類推薦的在人工智能與機器學習領域的四大國際頂級期刊之一，最新影響因子為4.091。JMLR對論文的研究動機、理論基礎、數學證明、實驗結果及語言表達等各個方面都有着極高的要求，審稿過程極為嚴格。國内一流科研單位每年能在JMLR上獨立發表的論文數量極少，因此都把它看作主要的沖擊目标之一。

在短期資産組合優化中，一些金融特征量(如期望收益率、協方差等)可能是動态變化的，因此隻有少量足夠靠近當前時刻的樣本可以用作估計。此外，樣本數目往往遠少于資産數目，而且資産的價比也不一定服從正規的概率分布。這些因素使得用作風險度量的傳統協方差估計失效，從而使得資産組合優化系統可能承受嚴重損失。

在本論文中，賴兆榮課題組提出從算子及算子空間的角度來重新考慮協方差估計的作用，并且在含有觀測矩陣的首要秩一切空間上建立一個合适的秩一協方差估計，再進一步建立一個控制投資損失的機制，以提高對瞬時風險結構的捕捉能力。在7個來自世界主要金融市場的，涵蓋股票、基金和資産組合的日度或月度數據集上的詳盡實驗表明該方法在多個風險指标及盈利指标上均取得先進的水平，對下行風險及極端損失的控制尤其良好。

該研究成果依托于我校的廣東省數量金融大數據工程技術研究中心和新組建的智能數據安全實驗室，得到了我校人才引進科研啟動基金、國家自然科學基金青年項目、國家自然科學基金面上項目、中央高校基本科研業務費專項資金及廣東省數量金融大數據工程技術研究中心運行費等項目的資助。文章的發表也表明我校和該工程中心的科研水平、青年教師和學生的培養在高水平大學建設戰略下得到非常顯著的提升。