2021 年 7 月 9 日，公司创始人郑羽受狗熊会邀请作学术报告，报告标题为《将金融学原理纳入神经网络以进行隐含波动率曲面预测》。
机器学习在金融领域的应用，长时间以来因为模型的不可解释性，而被称为 “黑盒算法”，受到了金融研究者和从业人员的质疑。在隐含波动率曲面建模这个问题上，作者提出了一种将金融学原理和神经网络建模结合的全新思路，通过网络架构的设计、激活函数的选择、以及辅助损失函数的引入，等一系列技术创新，在兼顾神经网络优秀的拟合能力的同时，保证了隐含波动率曲面无套利条件的满足。在针对标普 500 指数期权长达 20 年的回测中，其拟合效果优于工业界常用的模型，同时，也没有出现常规神经网络模型中发现的违反无套利条件的情况。
郑羽博士，西南财经大学金融学院副教授。伦敦帝国理工博士毕业。曾任瑞士私人联合银行(UBP)伦敦总部算法交易分析师。于英国伦敦获得欧洲顶级高科技风投 Entrepreneur First 投资，创立金融科技公司 ArrayStream Technologies，为国际著名对冲基金提供基于人工智能的期权数据服务。基于在金融科技方面的创新，郑羽博士获得英国杰出人才签证。郑羽博士主要研究领域是随机理论和机器学习。注重产学研一体化，多项人工智能技术已落地产业化。具体研究方向包括机器学习在资产定价，金融非结构化数据，算法交易的模式识别和预测，以及机器学习在生物信息领域(如基因数据)的模式识别和预测，先后在 SIGKDD, AAAI 等国际人工智能顶级会议上发表多篇论文。