讲授课程：

计量经济学，大数据案例分析，云计算

研究方向：

1. 股票期货期权日内高频算法交易，以及alpha-driven/smart-beta 相关的统计套利的研究。包括通过统计或者机器学习模型对金融产品短期市场价格和波动率预测，订单量对市场冲击力研究（market impact）,日内市场交易量预测。还包括对多种交易算法的实证研究比如VWAP, TWAP, Implementation Shortfall.

2. 机器学习，统计建模，大数据工具在生物统计及医学信息学方面的应用。

社会职务：

九州算法（Sinoalgo Fintech）金融科技公司共同创始人兼量化交易研究部主管 （Partner & Head of Quantitative Trading Research）

个人简历(教育背景、工作经历等)：

1. 武汉大学生命科学学院理学学士

2. 埃默里大学生物医学硕士

3. 乔治亚理工量化与计算金融硕士

4. 埃默里大学计算机科学博士

5. 2015.6-2016.6, Associate, Risk and Quantitative Solution Group, SAS Institute, Cary, North Carolina, U.S.

6. 2017.6-2020.9, Assistant Vice President, Electronic Equity Trading, eFICC, Barclays Capital, New York City, New York, U.S.

科学研究：

1. A machine learning approach leveraging epigenome associations identifies new Alzheimer’s disease loci. Submitted to Nature Communication (under revision)

2. Omicseq: a web-based search engine for exploring omics datasets. Nucleic Acids Research 2017(2017影响因子 10.162).

3. High Performance Merging of Massive Data from Genome-Wide Association Studies. VLDB, DMAH Proceedings 2017. （First tier conference in Computer Sciences）

4. Optimized distributed systems achieve significant performance improvement on sorted merging of massive VCF files. GigaScience 2018:giy052-giy052.（2017影响因子 7.31）

5. CRISPR/Cas9-mediated gene editing ameliorates neurotoxicity in mouse model of Hountington diseases. The journal of clinical investigation 127.7 (2017). (2017影响因子13.25)