一、基本情况

黄锐，男，1981年9月出生，博士，副研究员，硕士生导师。现任太阳集团2138网址金融科技系主任，金融科技工程技术开发中心副主任，同时拥有软件设计师和金融分析师证书。长期致力于金融科技、数字金融、金融风险等研究领域，参与设计开发金融科技在线教学平台和银行数字化转型AI平台，并获得6项软件著作权和2项专利。在学术研究方面，在《国际金融研究》《中国软科学》《金融经济学研究》等期刊发表论文10余篇，其中核心期刊6篇，人大复印2篇，ISTP索引2篇。在科研项目方面，主持教育部课题1项，省级课题2项，市级课题3项；作为主要参与人参与省级课题4项，市级课题9项，企业合作课题1项。参与的研究报告中有2份获得省部级领导重要批示，3份获地市级领导和部门采纳。曾获得广东金融学会第十届全省优秀金融科研成果奖1次，省级教学成果奖2次，校级教学成果奖1次，并指导学生在省级比赛中3次获得前三名。

二、科学研究

（一）主要研究领域

AI量化投资、因子投资、AI金融营销

（二）论文

1.黄锐(#). 投资者情绪、市场关注度与股票收益[J]. 韩山师范学院学报, 2017, 38(4):95-102.

2.Rui Huang(#), Xi Chang, Danni Zhao. A New Employment Forecast Model and Empirical Study Based on BP Neural Network[J]. Advances in engineering research, March 2017:1410-1421,ISSN:2352-5401

3.Rui Huang(#), Zilong Tang, Bin Li.A Perdition Study on the Guangdong Province GDP Based on BP Neural Network[C]. Advances in Economics, Business and Management Research, March 2017:979-988,ISSN:2352-5428

4.黄锐(#)，金融区块链技术的监管研究[J].学术论坛, 2016(10)：53-59.

5.黄锐(#)，陈涛, 黄剑. 互联网供应链金融模式的构建——基于核心企业视角[J]. 韶关学院学报, 2016(3):72-77.

6.黄锐(#)，量化交易改善了中国股指期货市场质量吗?——基于股指期货高频数据的分析[J]. 金融经济学研究, 2016(3):60-69.

7.黄锐(#)，陈涛, 黄剑. 中国互联网供应链金融模式比较研究[J]. 广东外语外贸大学学报, 2016(2):5-12.

8.黄锐(#)，黄剑. 互联网金融影响银行绩效吗?——基于98家商业银行的面板数据[J]. 南方金融, 2016(1):55-60.

9.黄锐(#)，蒋海，黄剑，动态拨备、金融风险与经济周期[J]. 现代财经，2014(2):29-41.

10.黄锐(#)，蒋海，巴塞尔协议Ⅲ的资本监管改革和银行应对措施研究——基于 DSGE 模型的数值模拟分析[J]. 金融经济学研究,2013(6):116-127.

11.唐松:赖晓冰:黄锐 :金融科技创新如何影响全要素生产率:促进还是抑制?——理论分析框架与区域实践，中国软科学，2019，(7):134-144

12.黄锐;唐松;常曦;汤子隆 ;中国“去杠杆”与区域金融风险防范研究--基于杠杆率的区域结构差异视角，学习与实践，2018(01):26-37.

13.黄锐;赖晓冰;赵丹妮;汤子隆 :数字金融能否缓解企业融资困境——效用识别、特征机制与监管评，中国经济问题，2021(01):52-66.

14.黄锐;赖晓冰;唐松 ;金融科技如何影响企业融资约束?——动态效应、异质性特征与宏微观机制检验，国际金融研究，2020(06):25-33.

（三）主持的项目

1. 2024/09-2025/12，广东省委，广东省双百行动，数字化转型对农产品市场的影响和治理机制创新研究，主持，已结题。

2.2017/07-2018/02，佛山南海金融发展办公室项目，广东金融发展指数，在研，联合主持人。

3.2016/10-2018/12，广东金融学会项目，基于区块链的智能合约研究，主持，已结题。

4.2015/07-2016/07，河源市金融局委托项目，河源市金融十三五规划，主持，已结题。

5.2014/03-2015/12，广州区域金融政策重点研究基地项目，利率市场化进程中广州商业银行资产负债管理研究，主持，已结题。

三、学生培养

（一）主讲课程

《机器学习原理》、《量化投资》、《智能投顾实验》、《可视化与银行运营》、《金融工程学》

教材

《智能投顾》，在编。

（三）指导学生

1.指导本科生

获得优秀毕业论文。

2.指导研究生

其中一名研究生获优秀毕业生。

四、招生方向

（一）AI量化投资：人工智能技术在金融投资中的应用、大模型在投资中的应用

（二）金融机器学习：因子模型、金融商品价格预测、金融策略与风险管理

五、招生要求

希望招收对金融投资问题怀有强烈好奇心、对金融市场具备执着热情与韧性的学生。1.能积极参与投资项目研究与学术论文写作；2.具备一定的研究工具应用能力，能够使用Python、R等计量与编程软件；3.对人工智能、机器学习等前沿方法在金融领域的应用具有实践兴趣或学习意愿；4.优先考虑未来有量化投资、财富管理工作目标或具有科研基础的学生。期待与有志于探索金融投资前沿的学生相遇。

六、联系方式

邮箱：17-065@gduf.edu.cn