2023年5月20日至21日，第七届北京大学(PKU)—新加坡国立大学(NUS)数量金融与经济学国际学术会议在北京大学汇丰商学院召开。此次会议由北京大学汇丰商学院、新加坡国立大学风险管理研究所、北京大学数量经济与数理金融教育部重点实验室联合举办。近200位学者通过现场或线上参会，围绕数量金融和经济学最新的学术研究成果展开研讨。

与会人员合影留念

在5月20日的开幕式中，北京大学深圳研究生院副院长、汇丰商学院院长王鹏飞教授，新加坡国立大学风险管理研究所副所长陈侃教授，北京大学数学科学学院金融数学系系主任吴岚教授先后致辞。王鹏飞在致辞中对本次会议的合作方和与会者表示感谢，回顾了北大汇丰与新加坡国立大学的合作历史，分享了北大汇丰在2022年取得的学术成果，希望本次学术会议可以增进学者友谊，追踪学术前沿。陈侃在致辞中介绍了新加坡国立大学风险管理研究所的发展情况，并对参会嘉宾表示欢迎，他期待北京大学与新加坡国立大学继续保持紧密的合作关系。吴岚介绍了北京大学数量经济与数理金融教育部重点实验室的研究动态，指出全球正在出现的各种风险特别是信用风险值得研究关注，她希望此次会议能推动更深入广泛的交流与合作。开幕式由北京大学汇丰商学院长聘副教授彭献华主持。

王鹏飞、陈侃、吴岚

会议邀请了哥伦比亚大学工业工程及运筹学系金融工程讲席教授以及FDT智能资产管理中心主任周迅宇，斯坦福大学商学院亚当斯杰出管理学教授和金融教授以及斯坦福大学经济政策研究所高级研究员Darrell Duffie，牛津大学数学研究所数学讲席教授兼数学和计算金融组组长Rama Cont做主旨演讲。

周迅宇

周迅宇对其研究成果“连续时间强化学习及其在金融领域中的应用”（Reinforcement Learning in Continuous Time and Its Financial Applications）做了介绍。他指出，强化学习通过随机化探索的方式，能够在不知道环境的模型的前提下平衡探索与对已经学习到的知识的利用，出色地解决随机控制问题。但现有的强化学习方法主要关注离散时间马尔科夫决策问题，难以解决需要与环境高频互动的问题，且缺少理论与统一框架。为此，周教授通过一系列论文提出了连续时间的强化学习框架：包括在连续时间模型下通过动作的条件概率分布来引入体现探索的随机策略，在随机策略下的连续时间随机控制问题的求解，在给定随机策略但未知模型参数情况下的价值函数的评价方法，以及用于策略改进的连续时间的q-learning算法。他将该方法应用到均值方差投资组合选择问题，发现其在标普500成分股组合和沪深300成分股组合上的表现优于市场和其他离散时间强化学习方法。主旨演讲结束后，参会者就强化学习中的探索率选择等话题展开了讨论。

Darrell Duffie

Darrell Duffie演讲的题目是《交易商中介能力和美国国债市场功能》（Dealer Intermediation Capacity and US Treasury Market Functionality）。Duffie教授对美国国债市场进行了数据分析，发现新冠疫情暴发期间，国外投资者出售美国国债的数量和交易商买卖价差激增，美国国债市场流动性和交易商间市场深度骤减。他指出，美国的国债交易市场由两部分组成，分别是交易商间市场和投资者与交易商间的市场，美国国债市场的韧性受限于交易商中介能力。正常情况下美国国债的非流动性随着利率掉期期权隐含波动率增加而线性增加；然而在新冠肺炎疫情暴发的极端情况下，这一线性关系并不成立，因为暴发期间交易商的资产负债表容量已经耗尽，因此无法继续为投资者提供流动性。Duffie教授就这一问题给出了政策建议，他建议央行监控交易商资产负债表容量，提出了改进的国债拍卖机制，并建议央行区分市场功能购买和量化宽松。演讲结束后，大家就美国国债市场拍卖机制、如何区分市场功能购买和量化宽松、中国债券市场等话题展开讨论。

Rama Cont

在题为《偏移风险:分析动态交易策略的一种新方法》（Excursion Risk: A New Approach to the Analysis of Dynamic Trading Strategies）的演讲中，Rama Cont基于交易信号，即投资组合的市场价格相对于参考价格的偏移，提出了一个对动态交易策略进行风险分析的新方法。他将δ-偏移定义为一条交易信号的路径，该路径从0出发，然后达到水平δ后再返回到0。Cont教授指出，每条连续路径都能唯一分解为δ-偏移的连接，这对于动态交易策略的情景分析非常有用，可得到交易次数、实现利润、最大损失和回撤的简单表达式。当交易信号遵循马尔可夫过程时，可以将交易信号过程分解为独立的δ-偏移的连接，其分布由偏移测度描述。Cont教授在线性扩散过程的模型下得到了交易策略风险分析的解析结果，并给出了灵活且数学上易于计算的基于偏移构造新的随机过程的方法。演讲结束后，大家就高频交易的最优交易信号水平和交易信号路径的光滑性展开讨论。

本次会议组织者还从众多投稿中评选出50篇高质量的学术论文，邀请作者与会宣读并分组研讨。这些论文涉及微观经济学、金融建模、计量经济学、投资组合选择、宏观经济学与货币经济学、金融市场与微观经济学、信息摩擦下的宏观经济学、算法交易及精算、金融工程及金融科技等主要领域。

与会学者认真聆听

会议吸引了剑桥大学、牛津大学、北卡罗来纳大学、伊利诺伊大学、亚利桑那州立大学、新加坡国立大学、北京大学、清华大学、香港大学、香港科技大学、香港中文大学、香港城市大学、浙江大学、复旦大学、武汉大学等高校的学者参会并做了论文宣读和讨论。北京大学汇丰商学院彭献华、Jaehyuk Choi、Seungjoon Oh、汪意成、Yunus Topbas，宋凯宏、何贺敏、周伟岷等8位师生宣读论文，介绍了最新的研究成果。

PKU-NUS数量金融与经济学国际学术会议由北京大学汇丰商学院和新加坡国立大学风险管理研究所共同发起创办，会议每年一届，旨在为学界和业界提供交流平台，以发展数量金融与经济学的方法和技术，探讨金融监管政策，防范和管理金融风险。

撰文：子菁、吴翊、吴宜邹