第一百三十七章 博士論文研究課題 (第5/8頁)
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“我們希望用AI技術賦能投資決策，但目前主要還停留在數據收集和策略生成的階段。說白了，就是通過海量數據分析，結合人工智能，試圖爲投資者提供更準確的市場預測和投資建議。但我們一直面臨着幾個問題。”
“比如？”霍爾挑了挑眉，示意李昊繼續。
李昊緩緩說道：“首先是模型的適應性問題。國內市場波動頻繁，量化策略往往在短時間內就會失效。這是我們目前遇到的最大障礙。”
“嗯，市場適應性確實是量化投資的老大難。”霍爾點頭。
“其次，是投資策略的個性化問題。”李昊繼續道，“市場上的投資者類型多樣，不同的風險偏好、收益預期都會對策略的選擇產生影響。我們試圖通過模型動態調整策略參數，但效果還不理想。”
霍爾饒有興趣地問：“聽起來，你們已經在探索AI與量化投資的結合了。那現在的進展如何？”
李昊苦笑了一下：“說實話，還在探索階段。我們的模型能做出一定程度的預測，但因爲缺乏足夠的學術支持和驗證，商業化的效果並不穩定。”
“這也是我爲什麼對您的研究方向感興趣的原因。如果能結合博士研究，把這些理論問題解決掉，Nova
Strategies的商業化落地將會更加順利。”
李昊語氣中帶着幾分期盼：“教授，如果我們能用博士研究生涯的時間，把這一領域的核心理論完善，甚至設計出一套動態自適應的AI量化框架，這不僅是學術上的突破，對Nova
