3月25日上午，对外经济贸易大学阎冬博士应邀在钱伟长楼201报告厅作了题为“Portfolio selection under two-factor stochastic volatility and transaction costs with option-implied utility and deep learning”的学术报告。此次报告由程浩副教授主持，数学与数据科学学院部分教师和学生到场聆听了报告。

报告会上，阎博士首先回顾了经典投资组合理论。她指出，现有研究存在建模割裂的问题，两类相关模型均有结构性缺陷且无法贴合现实市场情况。随后，阎博士系统介绍了其团队提出的创新研究策略，该策略的核心是从市场现实数据中，逆向推导投资者的真实风险偏好。针对“如何求解由此产生的高维、非凹优化问题”这一难题，研究团队创新性地引入了深度学习策略迭代算法。该方法设计了价值网络与策略网络协同工作的双网络架构，核心创新点在于物理信息神经网络（PINN）替换传统的PDE求解步骤。该方法有效解决了这一难题，为求解实际金融场景中的复杂动态优化问题提供了新的范式。阎博士还以交易成本对动态资产配置的影响为例，展示了新方法解决实际金融问题的有效性。报告最后，阎博士展望了未来研究方向，包括在更广泛市场中验证策略、探索新资产定价模型以及优化算法可解释性。互动环节中，阎博士与师生围绕技术细节与应用前景展开深入交流，现场讨论热烈，师生纷纷表示深受启发。此次讲座不仅为师生拓宽了智能优化领域的学术视野，提供了前沿研究思路与实践借鉴，也激发了大家对科研工作的热情与动力。

阎冬，现任对外经济贸易大学统计学院数量金融系教师。其主要研究领域包括数理金融、金融衍生品定价、最优投资组合、随机过程与机器学习等。以第一作者或唯一通讯作者身份发表SCI/SSCI收录学术论文10余篇。主持人力资源和社会保障部外国专家交流项目一项，参与中国期货业协会相关课题研究三项。在校承担《数理金融学》和《运筹学》两门本科专业必修课的教学工作，指导本科生与研究生累计30余人。曾获对外经济贸易大学“优秀班主任”等荣誉称号。

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