數量投資部總監宋洋表示，量化投資要解決的問題籠統來說包括兩點：一是怎樣幫客戶在市場中賺到錢，二是賺到錢的同時怎樣控制在一系列投資策略制定執行過程中遇到的風險。進行A股市場投資管理時，量化分析是平行于基本面分析的另一個基于數據驅動的學科理念。宋洋打個比方，“我們會把基本面的投資對標到中醫，量化投資則類似于西醫。做量化投資需要不斷更新迭代模型，使得模型可以更好地表述歷史，同時預測未來。”

　　利用人工智能的方法可以推算上市公司業績嗎？某家處于創業階段的金融科技數據公司這樣推算中概股陌陌的營收：陌陌有兩百多個聊天室，這家公司在每個房間里面都放置了一個AI機器人，利用技術手段，計算每天打賞主播的金額、每個房間每天的收入，通過這種方法可以比較準確地預測陌陌每季度營業收入，偏差只在0.4%。

　　據了解，國內已有機構基于市場輿情數據和一些分析師報告數據，使用主題模型進行投資。例如，針對股吧散戶的每天評論、點評，包含帖子的情緒等一些輿情特征的提取，然后基于滬深300指數做一個多空擇時策略，可以看到實際上相對于一些傳統的量化投資策略，該策略可以在較小最大回撤的情況下獲取更高的年化收益水平。

　　對于金融人才需求風向的變化，處于人才培養上游的高校已有所感知，首都經濟貿易大學幾天前剛剛設立了金融科技中心。該校金融學院院長尹志超告訴中國證券報記者，金融科技中心成立的重要背景就是金融行業趨勢的變化。2009年瑞銀的交易大廳能容納400到600人，到2016年9月這個大廳只剩下10人。促成這一現象的重要驅動因素就是金融科技，大量交易通過自動化、人工智能完成部分工作，這是金融行業出現拐點的重要標志，也給金融行業培養什么樣的人、怎么樣培養人提出挑戰。金融科技中心現在有四個研究方向，分別是大數據、人工智能、區塊鏈以及量化金融。尹志超說，現在的量化交易要在人工智能的平臺上嵌入很多量化模型，這給量化投資方法帶來新挑戰，需在產學研多個方面不斷探索。