根据“郑州大学管理学院求是学堂”系列学术报告工作安排，中国系统工程学会副理事长、教育部长江学者特聘教授李仲飞教授做学术报告，欢迎广大师生踊跃参加！
题 目：Forecasting Cryptocurrency Returns with Machine Learning
报告人：李仲飞教授（中国系统工程学会副理事长）
主持人：李金铠教授（郑州大学管理学院院长）
时 间：2023年3月19日（周日）上午9:00
地 点：管理学院308会议室（化学馆教学楼）
线上地址：腾讯会议（会议号：671-510-171）
报告人简介：
李仲飞，男，南方科技大学金融系讲席教授，广东省人文社科重点研究基地中山大学金融工程与风险管理研究中心主任，国务院学位委员会学科评议组成员，教育部长江学者特聘教授，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。
研究领域包括金绿色金融与碳经济、融科技与数字金融、金融市场与投资、金融工程与风险管理、保险与精算。主持了国家自然科学基金创新群体项目、重大项目课题、重点项目、杰青项目，参加了国家“973计划”、国家社科基金重大项目（子课题负责人，3项）。在《科学出版社》等出版学术专著6部，在国内外权威学术期刊发表论文200余篇。作为第一获奖人曾获教育部人文社会科学研究优秀成果二等奖一项、广东省哲学社会科学优秀成果一等奖两项。
现兼任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，中国管理科学与工程学会常务理事，《中国管理科学》《系统工程理论与实践》《系统工程学报》《管理工程学报》《管理评论》《计量经济学报》《工程管理科技前沿》《International Journal of Financial Engineering》《Journal of the Operations Research Society of China》《Journal of Systems Science and Information》等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。
报告摘要：
This lecture employs machine learning models to predict 3703 cryptocurrencies’ returns over a long period. Based on daily data, we build an equal (capital)-weighted portfolio that can earn a 7.1% (2.4%) daily return and a 1.95 (0.27) Sharpe ratio. We obtain an out-of-sample R2 of 4.855%. Our results suggest that cryptocurrency is closer to an asset than a currency, since variables including previous returns can predict future returns. As an asset, cryptocurrency is not weakly efficient, and production costs do not determine its price. Small cryptocurrencies’ return is much more predictable than large ones. The predictive power of the previous 1-day return is stronger than all other features combined. The results offer new insights for crypto investors, traders, and financial analysts.
郑州大学管理学院
2023年3月7日
