Mathematik in der Finanzwelt: Brückenschlag zwischen Wissenschaft und Wirtschaft

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In der sich schnell verändernden Finanzbranche sind Präzision und vorausschauende Analyse von entscheidender Bedeutung. Die enge Zusammenarbeit zwischen mathematischer Optimierung und quantitativer Forschung ist eine treibende Kraft für Innovation und Geschäftserfolg. Bei swissQuant legen wir grossen Wert auf kontinuierliches Lernen und Forschen, um sicherzustellen, dass wir stets innovative Lösungen anbieten, die zukünftige Herausforderungen und Kundenbedürfnisse frühzeitig erkennen und erfüllen.
Foto von Jianzhe Zhen im Büro von swissQuant während des Interviews über den Einfluss der Forschung im Finanzbereich und wie er eine Brücke zwischen Wissenschaft und Wirtschaft baut.

Wir hatten das Privileg, mit Jianzhe (Trevor) Zhenzu sprechen, einem Optimierungsexperten und Quant-Ingenieur bei swissQuant, dessen bahnbrechende Arbeit an der Schnittstelle von Mathematik und Finanzwissenschaft einen bleibenden Eindruck hinterlassen hat.

Vor kurzem wurde er zum Adjunct Associate Professor an einer der führenden Universitäten Chinas in Peking, der University of Chinese Academy of Sciences, ernannt. Trevor hat ausserdem kürzlich mehrere Artikel in renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht. Mehr dazu am Ende dieses Artikels.

In diesem Interview stellen wir Trevor 5 Fragen über den transformativen Einfluss der quantitativen Forschung in der Finanzwelt und wie er den Spagat zwischen Wissenschaft und Wirtschaft meistert.

Springen Sie direkt zu den 5 Fragen:

  1. Wie wirkt sich Forschung und Entwicklung auf das persönliche Wachstum und die Lösungen für Kunden aus?
  2. Wie wird spezialisierte Forschung in einzigartige Kundenlösungen umgesetzt?
  3. Wie wird wissenschaftliche Forschung mit Geschäftszielen in Einklang gebracht?
  4. Wie ist der Umgang mit Unsicherheiten in Forschungsergebnissen im Hinblick auf Geschäftsentscheidungen?
  5. Welche Zukunftsperspektiven gibt es für die Integration von Forschungserkenntnissen in die Geschäftsstrategie?

INTERVIEW

BALANCEAKT: ZWISCHEN FORSCHUNG UND BUSINESS

Forschung und Entwicklung bei swissQuant: Einfluss auf persönliches Wachstum und Lösungen für Kunden

Wie trägt der Fokus von swissQuant auf kontinuierliches Lernen und Forschung zu Ihrer persönlichen und beruflichen Entwicklung bei? Und wie wirkt sich dies auf die Lösungen für die Kunden aus, insbesondere im Hinblick auf die sich stetig verändernden Herausforderungen im Finanzsektor?

Zu meiner persönlichen und beruflichen Entwicklung hat der Fokus auf Weiterbildung und Forschung bei swissQuant wesentlich beigetragen.

Es hat mir ermöglicht, mit führenden Experten auf meinem Gebiet zusammenzuarbeiten, Zugang zu den modernsten Tools und Ressourcen zu erhalten und bei innovativen Forschungsprojekten unterstützt zu werden..

Durch die Zusammenarbeit mit Branchenexperten und den Einsatz modernster Tools bin ich immer auf dem neuesten Stand der Entwicklungen und in der Lage, innovative Lösungen für die komplexen Probleme unserer Kunden zu entwickeln.

In der dynamischen Finanzwelt ist meine Beteiligung an der Forschung in mathematischer Optimierung und modellprädiktive Regelung (Engl. Model Predictive Control) besonders wichtig. Sie wird in zukunftsweisende, effiziente Lösungen für unsere Kunden umgesetzt und stärkt unsere Position als Branchenführer.

Spezialisierte Forschung in einzigartige Kundenlösungen umsetzen

Wie lassen sich Ihre Fachkenntnisse in mathematischer Optimierung und modellprädiktive Regelung in einzigartige Vorteile für die Kunden von swissQuant umsetzen? 

Meine Expertise in diesen Spezialgebieten hat zur Entwicklung von fortschrittlichen Algorithmen und Modellen geführt, wie zum Beispiel einem Optimierungstool für komplexe Systeme, das heute ein Schlüsselelement des Angebots von swissQuant ist.

Damit sind wir nicht nur einzigartig auf dem Markt, sondern stellen auch sicher, dass unsere Lösungen auf die spezifischen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten sind und ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Balance zwischen wissenschaftlicher Forschung und Geschäftszielen

Wie werden genaue wissenschaftliche Forschung und praktische Unternehmensziele in Einklang gebracht? Und wie trägt interdisziplinäre Zusammenarbeit dazu bei?

Die Identifizierung von Forschungsbereichen, die mit den Unternehmenszielen übereinstimmen, erfordert ein Verständnis sowohl der Herausforderungen als auch der Fortschritte in der Branche. Regelmässige Interaktionen mit Kollegen und Stakeholdern sowie aktive Teilnahme an der akademischen Gemeinschaft sind entscheidend.

Dieser kooperative Ansatz, der komplexe Erkenntnisse vereinfacht und benutzerfreundliche Werkzeuge entwickelt, stellt sicher, dass unsere Lösungen sowohl wissenschaftlich fundiert als auch praktisch anwendbar sind. Darüber hinaus fördert die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Kollegen unsere Fähigkeit, innovative Herausforderungen zu bewältigen.

Umgang mit Forschungsunsicherheiten bei Geschäftsentscheidungen

Wie können Risiken und Unsicherheiten, die mit Forschungsergebnissen verbunden sind, gehandhabt und transparent an die Stakeholder kommuniziert werden, um informierte Entscheidungen zu erleichtern?

Ein effektives Management und die Kommunikation von Forschungsrisiken erfordern einen transparenten Ansatz, der Annahmen, Einschränkungen und potenzielle Auswirkungen verdeutlicht.

Wenn innovative forschungsbasierte Ansätze eingeführt werden, sorge ich dafür, eine überzeugende Argumentation vorzulegen, die durch empirische Beweise gestützt wird, einschliesslich Fallstudien, Simulationen und realen Beispielen, die die Wirksamkeit des Ansatzes zeigen.

Die Einbeziehung von Stakeholdern während des gesamten Forschungsprozesses und die Berücksichtigung ihres Feedbacks schafft Vertrauen und stellt sicher, dass ihre Bedürfnisse berücksichtigt werden.

Ausblick: Integration von Forschungserkenntnissen in die Geschäftsstrategie

Wie sehen Sie die Integration von forschungsbasierten Erkenntnissen in das Angebot und die Geschäftsstrategie von swissQuant?

Die kontinuierliche Integration von Forschungserkenntnissen ist für die Zukunft von swissQuant entscheidend. Anpassungsfähig und innovativ zu bleiben, ist in der dynamischen Finanzbranche essentiell.

Forschungsgetriebene Methoden werden zur Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen, Vorhersagemodelle und Lösungen führen und können so zu neuen und verbesserten Dienstleistungen verhelfen. Darüber hinaus werden diese Erkenntnisse in unsere Geschäftsstrategie einfliessen und uns dabei helfen, Trends und Chancen zu erkennen, um unseren langfristigen Erfolg zu sichern.

ÜBERBLICK ÜBER DIE NEUESTEN PUBLIKATIONEN VON TREVOR

Mathematische Grundlagen der robusten Optimierung

Die Arbeit "A Unified Theory of Robust and Distributionally Robust Optimization via the Primal-Worst-Equals-Dual-Best Principle” von Prof. Daniel Kuhn von der Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Prof. Wolfram Wiesemann vom Imperial College London und Jianzhe (Trevor) Zhen stellt einen bahnbrechenden Fortschritt in der Optimierungstheorie dar und hat bedeutende Auswirkungen auf praktische Bereiche wie Finanzen und maschinelles Lernen. Die Arbeit, die in der Zeitschrift Operations Researcherscheint, führt ein innovatives theoretisches Rahmenwerk in die robuste Optimierung ein.

Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht das Prinzip "Primal-Worst-Equals-Dual-Best". Das von den Autoren entwickelte Rahmenwerk zeigt nicht nur einen innovativen theoretischen Ansatz, sondern ebnet auch den Weg für seine Anwendung zur Vereinfachung der Komplexität von robusten Optimierungsproblemen.

Die realen Auswirkungen dieser Forschung sind beträchtlich. Obwohl diese Arbeit hauptsächlich zum theoretischen Verständnis beiträgt, könnten die darin beschriebenen Prinzipien breite Anwendung in verschiedenen Bereichen finden. Zum Beispiel in der Finanzwelt, wo der Umgang mit Risiko und Unsicherheit von entscheidender Bedeutung ist. Oder im maschinellen Lernen, wo Algorithmen robust gegenüber Datenvariabilität sein müssen, könnten die Erkenntnisse aus dieser Forschung von entscheidender Bedeutung sein.

Der theoretische Rahmen bildet eine Grundlage, die die Entscheidungsfindung und die Entwicklung von Lösungen in diesen und anderen Bereichen, in denen Robustheit gegenüber Unsicherheit entscheidend ist, wesentlich beeinflussen könnte.

Diese Arbeit stellt einen bedeutenden Fortschritt in den Grundlagen der Mathematischen Optimierung dar und liefert ein wichtiges Werkzeug für die Entwicklung robuster und zuverlässiger Lösungen in verschiedenen komplexen und unsicheren Umgebungen.

Fortschritte in der robusten konvexen Optimierung: Ein vereinheitlichter und erweiterter Ansatz

In einer bemerkenswerten Zusammenarbeit mit Prof. Dimitris Bertsimas vom Massachusetts Institute of Technology, Prof. Dick den Hertog von der Universiteit van Amsterdam, Dr. Jean Pauphilet von der London Business School und Jianzhe Zhen wurde die Arbeit "Robust Convex Optimization: A New Perspective That Unifies and Extends" in Mathematical Programming, einer führenden Zeitschrift für mathematische Optimierung, veröffentlicht.

In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der verschiedene bestehende Methoden auf dem Gebiet der robusten konvexen Optimierung überbrückt und erweitert.

Die Forschung konzentriert sich auf eine Lösung, die eine fortgeschrittene Form der "Reformulation-Linearization" Technik verwendet.

Ein entscheidender Durchbruch dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Reihe von hochentwickelten Approximationen. Diese Approximationen sind entscheidend für eine genaue Schätzung sowohl der oberen als auch der unteren Grenze des optimalen Zielfunktionswertes.

Durch die Anwendung dieses Ansatzes unterstreicht der Artikel die signifikanten praktischen und numerischen Vorteile dieser fortgeschrittenen Methodik und markiert einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der robusten Optimierung.

Verbesserung der datengestützten prädiktiven Regelung durch robuste Optimierung

Eine wichtige Arbeit, die in IEEE Transactions on Automatic Control unter dem Titel "Robust Data-Enabled Predictive Control: Tractable Formulations and Performance Guarantees" veröffentlicht wurde, stellt einen gemeinsamen Fortschritt auf dem Gebiet der modellprädiktiven Regelung dar. Die Autoren, Dr. Linbin Huang, Prof. John Lygeros, Prof. Florian Dörfler vom Automatic Control Lab of ETH Zurichund Jianzhe Zhen, stellen ein neuartiges Rahmenwerk für den Umgang mit robuster modellprädiktiver Regelung vor.

Diese Forschungsarbeit ist wegen ihres innovativen Ansatzes zur Berechnung robuster und optimaler Steuersequenzen erwähnenswert. Im Zentrum dieses Rahmenwerks steht ein Min-Max-Optimierungsproblem, das die Robustheit der Steuerungssequenzen gegenüber einer Vielzahl von Datenunsicherheiten sicherstellt.

Die Ergebnisse des Teams werden durch umfangreiche Simulationen weiter validiert, was die praktische Anwendbarkeit und Bedeutung ihrer Arbeit unterstreicht.

Diese gemeinsame Anstrengung markiert einen wichtigen Fortschritt in der modellprädiktiven Regelung, indem sie die entscheidende Herausforderung der Datenunsicherheit in realen Szenarien adressiert und das Potenzial robuster, datengestützter Regelungslösungen aufzeigt.

Sind Sie an weiteren Forschungsthemen interessiert? Eine Übersicht aller Publikationen von Trevor finden Sie auf seiner Google Scholar Profilseite.

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