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Mihai Cucuringu

大白话：牛津统计系的 Cucuringu 是本 wiki 里多个方向的共同作者——他用 Hermitian 谱聚类处理有向网络、用有符号图聚类做统计套利、用领先-滞后网络做金融时间序列分析，近期又把订单流不平衡和限价簿委托流聚类搬进市场微观结构。

机构：Department of Statistics & Mathematical Institute, University of Oxford; The Alan Turing Institute.

邮箱：mihai.cucuringu@stats.ox.ac.uk

研究主题：(key to this wiki):

有向网络的 Hermitian 谱聚类 (Hermitian spectral clustering)（Cucuringu, Li, Sun, Zanetti 2020）——通过斜对称（Hermitian 化）邻接矩阵 i(A - A^\top) 的谱，直接优化成对流量不平衡的算法。方法论见 Hermitian Spectral Clustering，其领先-滞后应用见 entities/Bennett Cucuringu Reinert 2022 Lead-Lag Network Clustering。
用于统计套利的 SPONGE / SPONGEsym 有符号图聚类（Cartea-Cucuringu-Jin 2023）。见 Cartea Cucuringu Jin 2023 SPONGE。
金融时间序列中的领先-滞后网络分析（Bennett-Cucuringu-Reinert 2022）。
从成对比较做排序（Cucuringu 2016）——图上排序的 PageRank 之外的替代方案。
订单流不平衡的跨资产冲击（Cont-Cucuringu-Zhang 2023）——订单流不平衡的跨资产冲击模型，用 LASSO 挑选稀疏的跨资产项。见 Cont Cucuringu Zhang 2023 Cross-Impact OFI。这是他从图 / 网络方法转向市场微观结构的一篇。
分解的 OFI（Sitaru-Cucuringu-Calinescu 2023）——把 OFI 按订单簿事件类型（挂单 / 撤单 / 成交）拆开，前瞻 PnL 提升 5 倍。见 entities/Sitaru Calinescu Cucuringu 2023 Decomposed OFI · concepts/microstructure/分解的订单流不平衡 (Decomposed OFI)。这正是 ClusterLOB 附录 A 用的方法。
ClusterLOB（Zhang-Cucuringu-Shestopalo-Zohren 2026）——用无监督聚类把 MBO 委托流按参与者行为分簇。见 summaries/202608-clusterlob-clustering-orders-limit-order-books/202608-clusterlob-clustering-orders-limit-order-books。上面两篇是它的工作论文与直接前身。

重要说明

Cucuringu 是本 wiki 多个页面之间的共同线索：

entities/Bennett Cucuringu Reinert 2022 Lead-Lag Network Clustering —— 领先-滞后网络
entities/Cartea Cucuringu Jin 2023 SPONGE —— 有符号图统计套利
Hermitian Spectral Clustering —— 他贡献的算法
Directed Network Clustering —— 方法论全景

Mihai Cucuringu

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