數(shù)量投資部總監(jiān)宋洋表示，量化投資要解決的問題籠統(tǒng)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(zhí)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(shù)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(yī)，量化投資則類似于西醫(yī)。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(yè)績嗎？某家處于創(chuàng)業(yè)階段的金融科技數(shù)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(yè)收入，偏差只在0.4%。

　　據了解，國內已有機構基于市場輿情數(shù)據和一些分析師報告數(shù)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(shù)做一個多空擇時策略，可以看到實際上相對于一些傳統(tǒng)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(yǎng)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(yè)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(xiàn)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(yè)出現(xiàn)拐點的重要標志，也給金融行業(yè)培養(yǎng)什么樣的人、怎么樣培養(yǎng)人提出挑戰(zhàn)。金融科技中心現(xiàn)在有四個研究方向，分別是大數(shù)據、人工智能、區(qū)塊鏈以及量化金融。尹志超說，現(xiàn)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(zhàn)，需在產學研多個方面不斷探索。