12月30日上午，南方科技大学李仲飞教授应邀线上主讲mg4355娱乐线路检测“楚枫论坛”第18讲，主题为“用机器学习方法预测加密货币收益”。讲座由mg4355娱乐线路检测院长周艳菊教授主持，百余名听众在线参与。

       讲座中，李仲飞教授从研究背景、文献综述、研究方法、数据和模型、实证研究和结论六大方面对《用机器学习方法预测加密货币收益》这篇文章进行分享。李仲飞教授首先介绍了加密货币是最不稳定的资产之一，比特币是最著名的加密货币，价格波动也特别大，这种高波动性引起了投资者和对冲者的警惕的同时也带来了有利可图的交易机会的研究背景。随后，对现有关于机器学习预测数字加密货币收益率或价格的文献进行综述，认为现有研究全部都是只研究最大的几只加密货币，或者市场指数，小加密货币正变得越来越重要，但却没有文章研究小加密货币，同时几乎没有文章比较各因素的预测能力，也很少有文章研究加密货币收益与因素之间的非线性关系。再后，李仲飞教授向大家介绍了文章的指标选取、SHAP的研究方法、模型，详细展示了研究数据。最后，李教授简要阐述了研究的主要发现：加密货币收益可以预测，并构造出日收益率达到6%，夏普比率达1.95的投资组合；小币的收益更容易被预测；加密货币的属性更贴近资产而不是货币，作为资产，加密货币市场不是弱有效的，且加密货币更贴近金融资产或投机资产，而不是传统的，根据生产成本决定的资产。

       李仲飞教授的讲座内容引起了师生们的热烈反响，老师们和同学们纷纷提问，有听者指出是否可以考虑挖矿成本、难度和滞后性对收益预测的准确性的影响以及加密货币的资产属性的体现，李仲飞教授围绕和师生们讲座主题进行了互动和交流。师生们表示此次高质量讲座让他们收获满满、受益匪浅。

主讲人介绍：李仲飞，男，南方科技大学金融系讲席教授，国务院学位委员会学科评议组成员，长江学者特聘教授，国家杰青，全国模范教师，国务院政府特殊津贴专家，全国百篇优秀博士学位论文获得者，新中国成立70周年观礼嘉宾，Elsevier 中国高被引学者，全球前2%顶尖科学家，国家自科创新研究群体项目主持人，国家社科基金学科评审组专家，中国系统工程学会副理事长，中国优选法统筹法与经济数学研究会副理事长及其量化金融与保险分会理事长，十多个国内外期刊的领域主编、副主编或编委。历任中山大学社科处处长，管理学院执行院长，创业学院院长。研究领域包括绿色金融与碳经济，金融科技与数字金融，金融工程与风险管理，金融市场与投资。