关于我

我是 Xiang Shi，在 Stony Brook 读的应用数学与统计博士，研究厚尾分布在资产配置里的应用。之后做过量化与风险研究、手机位置数据建模、图书推荐算法，现在又回到风险模型。

我关心的始终是同一件事：真实数据有厚尾，教科书上的捷径恰好在关键时刻失效。

normix 是我的尝试：一个 JAX 包，处理 normal variance mixture 分布（以广义双曲分布为主），支持拟合和计算其风险度量。更长的笔记见数学笔记，短文在博客。

我也常和 AI agent 结对编程。