研究主页

彭宇

悉尼大学

计算机科学研究型硕士

研究型学位 · 92/100

导师

Josiah Poon 与 Matloob Khushi

所在地

澳大利亚悉尼

研究方向

机器学习时间序列强化学习AI for Finance
彭宇

当前研究

研究进度

3 篇 ICDM(CORE A*)3 个进行中方向

加密货币价格预测

审稿中

基于图神经网络的加密货币价格预测

审稿中

Kalman Filtering x MPC 股票交易系统

审稿中

金融大语言模型 x 强化学习

进行中

高频交易 x 强化学习

进行中

NeuroAI

进行中

关于

我目前就读于悉尼大学计算机科学系研究型硕士(MPhil),导师为 Josiah Poon 教授Matloob Khushi 教授。我的研究方向聚焦于 AI for Finance,重点关注机器学习、时间序列建模、图神经网络、强化学习和控制启发式决策系统在金融市场中的应用。

在进入研究阶段之前,我曾从事投资研究与资产管理工作,积累了对市场结构、风险约束和数据驱动金融决策的实践理解。这段经历帮助我在研究中更好地把 AI 方法与真实金融问题连接起来。

我目前也在 MIT 在线攻读 Statistics and Data Science MicroMasters

研究方法

AI for Finance时间序列预测机器学习图神经网络强化学习控制启发式决策系统

论文

预印本 · 2026

CryptoGAT: Are Time Series Models Effective for Cryptocurrency Forecasting?

arXiv:2606.27670

Yu Peng, Matloob Khushi, Josiah Poon

CryptoGAT 提出一个轻量级图注意力网络家族,用于加密货币价格预测,包括基础 GAT 模型和面向增强特征建模的 FGAT 变体。

动态

2026-06

CryptoGAT 预印本已发布在 arXiv

2026-06

三篇论文目前正在 ICDM 2026(CORE A*)审稿中。

2026-06

发布开源项目 AI Paper Reviewer,用于基于大语言模型的学术论文预审。

2026-04

上线金融 AI 智能体服务 Tidewater Intelligence

2026-02

一篇论文目前正在 SIGKDD 2026 审稿中。

2026-01

完成 WORLDQUANT University Applied Data Science Lab 项目。

2025-10

完成 JPMorgan Quantitative Research Experience Program

教育经历

悉尼大学

悉尼大学

计算机科学研究型硕士(MPhil)

导师: Josiah Poon 教授、Matloob Khushi 教授

GPA: 92/100

2025 – 至今
麻省理工学院(MIT)

麻省理工学院(MIT)

统计与数据科学 MicroMasters

导师: John Tsitsiklis 教授、Patrick Jaillet 教授、Dimitri Bertsekas 教授、Philippe Rigollet 教授

2026 – 至今
新南威尔士大学

新南威尔士大学

信息技术硕士,AI 与数据科学方向

成绩:82/100(D);Computer Networks:86(HD);Deep Learning and Neural Networks:78(D)

2025.02 – 2025.06
重庆邮电大学

重庆邮电大学

通信工程学士

2015 – 2019

经历

北京君益私募基金管理有限公司

北京君益私募基金管理有限公司

研究员 / 投资经理

2021.06 – 2024.01

从事私募基金投资研究与组合分析,将宏观、行业和市场数据转化为风险约束下的投资决策依据。这段经历也为我当前关于 AI 驱动预测与金融决策的研究提供了真实业务背景。

知社管理咨询(北京)有限公司

知社管理咨询(北京)有限公司

研究分析师

2019.10 – 2021.06

为机构和个人客户输出宏观经济与大宗商品市场研究,结合数据收集、行业分析和研究报告撰写,服务真实金融决策场景。

项目

WORLDQUANT Applied Data Science Lab

WORLDQUANT Applied Data Science Lab

完成 8 个端到端应用数据科学项目,覆盖数据清洗、ETL 管道、训练集构建、监督与无监督机器学习建模,以及面向非技术受众的数据可视化与模型解释。

应用数据科学时间序列SQL 数据库机器学习
JPMorgan Chase & Co. Quantitative Research Experience Program

JPMorgan Chase & Co. Quantitative Research Experience Program

1. 完成量化研究方法模拟项目

2. 分析贷款组合并估计客户违约概率

3. 使用动态规划将 FICO 分数离散化为类别变量,用于违约预测

金融数据科学量化研究

技能

编程

PythonTypeScriptSQL

机器学习 / AI

PyTorchTransformersscikit-learn图神经网络强化学习

研究方法

时间序列预测图注意力网络控制启发式决策系统量化评估

应用数据科学

pandasNumPyMongoDBSQLDashA/B testing

奖项荣誉

2025

第六届 Susquehanna 算法交易竞赛(54/300)

Susquehanna & UNSW Fintech

2023

第二届“乾龙杯”私募实盘投资大赛:年度第 6 名、月度第 2 名(4000 支产品)

CITIC Capital

2023

第三届“申城论剑”大赛:年度优秀私募产品奖

新湖期货

2023

Discovery Cup 互联网营销竞赛西部赛区二等奖

工业和信息化部教育与考试中心

2014

天津市区级全面发展优秀学生(前 1%,3/270)

天津市教育局