应管理与经济学院的邀请，美国德克萨斯大学达拉斯分校Jindal12BETZhiqiangZheng教授于2023年1月5日上午10点在线上作了题为《A Machine Learning Approach to Mitigaing Irrationality in Copy Trading》的学术报告。报告会由颜志军教授主持，学院众多师生参加了报告会。

“copytrading（复制交易）”指的是外行的交易者（跟随者）选择跟随那些通常有更多经验和更高成功率的交易者，并复现他们的交易行为的做法。Zheng教授首先介绍了复制交易的相关背景，指出在复制交易平台中普遍存在着追随者的非理性决策现象，例如，跟随者做出跟随决策后反而造成了自身的收益率下降。这种非理性一方面来自于由于认知负荷和相关信息而产生的羊群效应，另一方面来自于过度依赖与交易者表现无关的身份信息而造成的决策偏差。由于机器学习的方法具有擅于理性决策以及预测性能好的优势，同时也因其具有良好的解释性而适用于金融科技和交易等领域。因此，如果将机器学习方法与人工决策相结合，则能够更好地消除跟随者决策过程中的非理性。针对这一研究背景，Zheng教授及其研究团队结合收缩过程理论，基于影响跟随者的非理性因素，提出一种创新的机器学习算法——RXGBoostContractionMethod，并进行了相关的机制分析。该算法通过目标函数中正则化非理性来提升跟随者的复制交易决策。这种新方法有助于感知并减轻投资者在复制交易中的非理性，产生了卓越的决策性能。

报告结束后，与会师生与Zheng教授展开了积极、充分的讨论。报告反响热烈，受到师生们的一致好评。

ZhiqiangZheng教授简介：

Zhiqiang(Eric) Zheng是美国德克萨斯大学达拉斯分校Jindal12BET信息系统和金融系的Ashbel Smith教授。他在宾夕法尼亚大学沃顿商学院获得博士学位。他目前的研究兴趣集中在金融科技，区块链和数字资产管理，是该领域的领先学者。他的论文发表在《ManagementScience》、《MISQuarterly》、《Information Systems and Research》、《Production and Operations Management》等。此外，他的许多论文在期刊和会议上都曾获得了最佳论文奖。同时，他是UTD金融科技和数字资产管理中心的创始主任，曾担任《Information Systems and Research》的高级编辑，是金融科技和区块链特刊的编辑。他于2001年联合创立了Informs数据科学的Workshop，并主办了2022年的WITS会议。