2008年毕业于北京航空航天大学系统工程专业，获工学博士学位。现为首都经济贸易大学管理工程学院院长助理。研究领域为量化金融、机器学习、风险管理等；主持或参与项目16项；发表SCI、EI等高水平学术论文30余篇。
机器学习与股票择时
邱月
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随着计算机技术在运算能力、数据存储等方面的快速发展，传统股票投资方法的弊端被不断放大，新兴的量化投资方法受到人们的广泛关注，依赖计算机技术的机器学习算法越来越多的应用在股票研究领域之中。支持向量机、K紧邻、遗传算法等多种机器学习算法都被成功应用于量化投资领域，本书改进了FA算法的动态搜索能力，将MFA算法应用于变量的选取及参数寻优，系统地构建了基于MFA-SVM的量化择时模型；针对传统神经网络层数
