"數學是科學的女王，"高斯曾說。通過精細的數據分析、鮮明的數學模型、與科學的計算方法，量化分析師像藝術家一般運用他們的工具——數據和算法，勾勒出金融市場風云變幻的全景圖。當大數據遇見金融，當人工智能穿透經濟現象，量化投資以集思想火花、創新意念于一身的方式，正在以前所未有的速度推動金融市場的進化。深度學習使金融市場異常行為的識別與預測成為可能，機器學習技術使金融市場因子的挖掘變得深入、細致。在這個充滿挑戰與機遇的金融舞臺上，量化分析師從幕后走到了舞臺中央，而魏子凱博士，便是其中的翹楚。

在此，我們有幸邀請到魏子凱博士來跟大家分享一下他對量化金融的的見解。

記者：魏博士您好，十分高興您能接受我們的邀請。那么，我們看到您的學術成果十分豐富，包括諸多軟著如“基于深度學習的金融市場異常行為識別與預測系統”、“基于機器學習技術的金融市場因子挖掘方法和系統”等，能否分享一下在量化投資領域的研究成果和經驗？

魏子凱博士：您好，感謝你們的邀請。說到這個，其實整個研究過程共同的主旨就是如何通過運用優化的數學模型和計算科學的方法，去更深入地解析金融市場，同時亦能更科學地預測市場走勢。并且，我認為金融科技對于傳統金融的沖擊與影響是無可避免的，甚至可以說是一場顛覆。隨著大數據、人工智能等新科技的應用以及金融政策的持續創新，我們需要重新看待金融規則和金融行為。未來的金融市場，可能會變得更加普惠、透明和高效。

記者：您提到了政策創新，在過去的一段時間里，我們看到恰恰就有一些深化金融體制改革和不良資產相關政策的更新，這些變化對金融市場有何影響？

魏子凱博士：新的政策體系從一定程度上提升了市場的競爭力和透明度，對于債權人和投資者來說，都是正向且保護性的。同時，這些調整的出現也為我們這些專注于金融數據分析和量化模型研發的目標提供了新的挑戰和機會。透過這樣的改革，對我們科研和投資決策的準確性和科學性有著顯著的提升。

記者：針對人工智能和大數據的加入，對于金融科技的影響能否深化描述一下？

魏子凱博士：很高興您提到了這個問題。作為一名量化分析師，我們需要處理海量的數據和復雜的金融模型，這是一項非常需要科技手段輔助的工作。如今，我們用到的大數據技術和AI系統，能幫助我們快速處理乃至自動化處理這些復雜工作。同時，AI在決策過程中的支持，讓金融決策更具未來預測性、科學性。可以說，科技是金融量化分析的革新者和推動者。

記者：魏博士，您在前面提到了AI和科技對于金融市場的影響。那么，您認為這里面有哪些機遇？對于剛入行的量化分析師來說有哪些好的建議？

魏子凱博士：在我看來，隨著科技進步，市場上更多的金融產品和服務可能會被 AI 和科技革新，這既是一種挑戰也是機遇。對于剛入行的量化分析師來說，首先要有探索和發現新問題、新機會的眼光。基礎的數學和編程能力是必備的，但更重要的是能夠理解和應用新的科技來解決實際問題。數量繁多的數據和不確定性因素需要我們具備出色的解析和預測能力，進一步的深度學習和機器學習技術將會是作為量化分析師我們的重要武器。在這個快速變化的領域里，我認為持續學習和適應新的科技是非常關鍵的。同時，保持一個開放的心態，不局限于一種思維框架或方法，有時候新的科技給我們帶來的不僅僅是效率的提升，更有可能是全新的思考角度和方法論。

記者：非常感謝魏博士為我們揭示了量化投資與金融科技領域的機遇和挑戰。您的知識深廣、視角獨到，讓我們對這個領域有了全新的理解。您分享的大數據與人工智能如何彼此配合，共同推動量化投資領域實現科技的飛躍，不只是在解決金融數據處理的復雜性，構建精確的金融模型，甚至在決策的科學性和預見性上，都呈現出了巨大的進步和改變。再一次感謝魏博士的分享，就像我們剛才的對話那樣，輕松而富有啟發。我們期待在不久的將來，有更多的機會繼續與您探討金融科技領域的可能性。毫無疑問，科技的進步將讓我們在金融領域看到越來越多的機遇，讓我們共同期待開創這個美好的未來。（文/宮瑞婷）