数学建模与数据分析
介绍
牛津大学高等研究院（苏州）（OSCAR）为牛津在中国的创立研究中心。牛津大学数学研究院旨在利用这一契机，设立OSCAR数学建模与数据分析中心，从而在中国建立分支机构。该研究中心将依托牛津大学数学系在计量金融、随机分析、数据科学以及数值分析方面的优势，
与中国合作伙伴一起推动以数学模型设计与分析、数据分析及在计量金融和金融工程学中的应用为重点的各项研究项目，
举办有影响力的科学活动，展示数学研究成果，尤以数据科学和计量金融为主的成果，
与中国合作伙伴创建以金融领域（交易所、结算中心和金融机构）为主的各项合作项目。
OSCAR数学建模与数据分析中心将为牛津大学数学研究院与中国各所大学、研究机构和行业合作伙伴进行科学合作提供一个合作的平台，并为牛津大学的数学家们了解并参与中国合作项目提供窗口。
该研究中心将通过特定的研究项目开展以下领域（但不限于这些领域）的研究：
大规模复杂随机系统的数学建模；
分析复杂结构化以及非结构化数据（尤以金融数据为主）的方法；
粗糙路径分析，特征及数据分析；计量金融, 金融风险管理, 机器学习技术
OSCAR数学建模与数据分析中心的重心为（但不限于）基于粗糙路径分析、蒙特卡洛方法、高性能计算（HPC）和金融模型分析的研究成果，从事多峰流数据和机器学习技术的研究和应用。
OSCAR数学建模与数据分析中心将借助于其参与的科学家与金融部门以及阿兰·图灵研究所之间的现有合作平台，促进有关学术的合作与交流。
科研带头人
Terry Lyons教授
威尔士皇家学会院士、爱丁堡皇家学会院士、英国皇家学会院士
Wallis数学教授
阿兰·图灵研究所研究员
Terry Lyons教授长期致力于粗糙路径演算、随机分析及其应用的专门研究–初期以金融领域为主，现拓展到更为普适的领域；粗糙路径理论实现了汇总复杂多峰数据的高阶方法，并且该方法已被用于大规模的有效分类和决策，是该研究的前沿领域。数学技术所涉领域广阔：从与结构有关的纯数学技术（基于粗糙路径理论，但同时也包含霍普夫代数），到（耦合的）有效数值计算问题。有效的研究成果需要将这些技术与其他解决方案（例如：深度学习）融合在一起，以达到最新水准。Terry Lyons教授开发了中文和阿拉伯文的手写识别算法、心理健康中的情绪分类算法以及在有高噪声的人体活动数据中识别人体动作的算法。
孔拉玛 教授
数学金融首席教授
新经济思维研究院高级研究员
Rama Cont教授致力于金融领域的随机分析、随机过程和数学建模研究，尤其以高频建模、定量风险管理、监管、金融稳定以及系统风险相关课题为主。 Rama Cont教授现任国际货币基金组织（IMF）和挪威中央银行的科学顾问，此前曾担任欧洲中央银行、英格兰银行、纽约联储银行、芝加哥商品交易中心以及香港交易所（HKEX）的顾问，为其提供有关压力测试、风险管理和财务稳定方面的建议与意见。
钱忠民教授
数学教授
钱忠民教授的研究领域为随机分析：扩散制程、粗糙路径分析和机器学习、统计力学，凝聚态物理学以及量子场。钱忠民教授也对活跃投资组合管理、汇率、随机波动率模型以及高频数据分析有所研究。
金含清教授
金含清教授的研究领域为数理金融、应用随机分析与优化，以投资组合选择（通过随机控制和鞅方法）以及金融市场最优止损为研究重心。近来，金含清教授还投身于投资组合选择模型中关于行为金融学和时间一致性的研究。
研究员
赵亮博士
赵亮博士于2020年在上海交通大学数学科学学院获得博士学位，于2021年4月加入OSCAR的钱忠民教授组。他之前的研究主要集中在半导体与等离子体物理中偏微分方程模型的适定性与奇异极限问题。他主要的研究兴趣包括粗糙路径分析，机器学习，随机分析以及数理金融等。
匡家琦博士
匡家琦博士于2023年4月作为研究员加入牛津大学高等研究院（苏州）（OSCAR），钱忠民教授研究组。她于2022年在利物浦大学取得博士学位。博士期间她主要的研究重点是信息披露在金融科技领域的作用，以及自然语言处理（情感分析）在金融科技领域的应用。硕士期间她的研究方向是股票市场行业领先-滞后效应的研究。在OSCAR，匡家琦博士将继续研究深度学习在金融科技领域的应用。
