一天下午，伯克利大学的阳光洒满统计系的办公室。</p>

李昊走进霍尔教授的研究室。</p>

他们约定好今天要讨论一篇关于量化投资的最新论文，同时也聊一聊博士研究方向的进一步规划。</p>

“李，我最近在研究量化投资的核心问题，觉得你可能会有兴趣。”</p>

霍尔教授指了指桌上的一叠资料，面带微笑。</p>

“关于目前量化投资的策略，有不少争议，比如模型的过度拟合、市场动态中的适应性问题，以及如何更好地处理数据稀疏和复杂性。”</p>

李昊拉开椅子坐下，翻看了一下资料，眉头微蹙：“教授，您是想改进传统量化投资中的这些问题？尤其是应对市场动态适应性？”</p>

“没错，”霍尔点了点头， “目前很多量化策略的核心依赖历史数据，但市场瞬息万变，模型的有效性往往会迅速退化。我在想，能不能找到更具适应性的模型，或者动态调整的策略？”</p>

“有意思，”李昊微微一笑，眼中闪过一丝兴趣，“但教授，传统量化策略如果不引入更智能的技术，单靠数学模型和历史数据，确实有点受限。”</p>

“你的意思是？”</p>

霍尔教授显然听出了李昊话中的深意。</p>

“结合AI算法。”</p>

李昊放下资料，身体微微前倾，语气中带着几分兴奋。</p>

“如果我们能把深度学习和强化学习结合进来，构建一个动态自适应的量化模型，那么它不仅能实时捕捉市场的变化，还能自主优化投资策略。”</p>

霍尔教授听着，轻轻点了点头：“确实，AI在数据处理和模式识别上的能力，可以弥补传统量化模型的不足。但你认为，这样的模型能真正落地吗？”</p>

“可以的，教授。”</p>

李昊自信地说道。</p>

“我们可以尝试结合两方面的内容：一是市场行为的模式分析，比如投资者情绪和群体行为对市场价格的影响；二是算法的自我优化能力，比如通过强化学习，动态调整权重和决策。最重要的是，这种研究不仅有学术价值，商业化的潜力也很大。”</p>

霍尔教授沉思片刻，随后笑了：“李，我就知道，你一定能带来一些不一样的想法。结合AI算法确实是一个方向，这也让我想到一个问题。如果把这个选题作为你的博士研究生涯的核心项目，你觉得如何？”</p>

李昊微微一愣，随即露出了感兴趣的表情：“把它作为博士课题？教授，您是指不仅仅停留在理论上，还要结合实际市场进行验证？”</p>

“没错。”霍尔教授语气中带着几分鼓励，“你有很好的市场经验，这会让你的研究更有深度。”</p>

“而且，如果我们能在这个领域取得突破，未来的影响将会非常广泛。你也知道，资本市场对更智能化的投资策略一直有着迫切的需求。”</p>

李昊点点头，脑海中已经浮现出一系列可能的研究方向。</p>

“教授，这个选题确实很吸引人。不过，如果想要真正做出有意义的成果，我希望研究的重点不仅仅是算法模型本身，还要结合实际场景，比如如何让模型适应不同市场环境的特殊性，以及如何解决现有量化模型中常见的‘过度优化’问题。”</p>

“很好，”霍尔教授满意地笑了，“你的思路很有建设性。AI算法的引入确实能解决不少问题，但如果要实现商业化，还需要关注模型的可解释性和稳定性。我们可以从这两方面入手。”</p>

李昊拿起桌上的笔记本，边记录边说道：“教授，我有几个初步的想法。比如，可以尝试设计一个多层次的决策系统，第一层通过传统量化策略捕捉市场基本趋势，第二层利用AI算法动态调整策略权重，第三层则进行风险控制和异常情况的处理。”</p>

“听起来很全面。”霍尔教授点点头，“但技术实现的复杂性会很高，这对你来说，是不是有点压力？”</p>

“挑战越大，意义越大。”李昊笑了笑，“教授，如果我们能把这一套体系跑通，不仅对学术界是一个贡献，对市场实践也是一次革命。”</p>

霍尔教授满意地看着李昊，语气中多了几分欣赏：“李，你让我看到了一种非常难得的能力——将理论与实践完美结合。如果你愿意，我会全力支持你完成这个课题。”</p>

李昊点头应道：“谢谢您，教授。既然决定了，那就让我们一起推动量化投资的革新吧。”</p>

“商业与学术，从来不是对立的两端，”李昊随即说道，“它们只是同一枚硬币的两面，而我，会让它转得更快。”</p>

“教授，其实您提到的这个研究方向，和我在国内的一家公司正在尝试的东西有些类似。”</p>

李昊停顿了一下，抬头看向霍尔。</p>

“这家公司叫新星智投，英文名是Nova Strategies。虽然还没有上市，但它是我和团队一起创办的，主攻方向就是智能化投资策略。”</p>

霍尔饶有兴趣地放下手中的钢笔，双手交叉在胸前：“Nova Strategies？听名字像是一家投资咨询公司？”</p>