亿博资产沈志远赴合作AI研究机构开展深度交流

亿博资产管理有限公司创始人之一沈志远前往合作AI研究机构开展深度交流，围绕AI量化体系建设、模型迭代方向、金融场景应用以及未来研究协同机制等多个方向进行了系统沟通与探讨。

此次交流的核心目标并不仅仅是技术合作。

更重要的是：

推动AI研究能力进一步贴近真实市场需求。

沈志远表示，当前资本市场正在进入高波动、高轮动以及高结构分化阶段，传统研究方式对于复杂市场环境的适应难度正在明显提升。

尤其随着AI、大模型以及量化资金持续发展，市场变化速度已经远快于过去。

“未来量化行业竞争，已经不仅仅是谁模型更复杂。”

“而是谁更能快速理解市场变化。”

也正是在这样的背景下，亿博资产近年来持续加强AI研究投入，并进一步强化与外部研究机构之间的协同能力建设，希望通过研究资源整合，推动量化体系持续升级。

交流过程中，沈志远重点阐述了当前公司对于AI量化体系建设的几个核心需求。

首先，是进一步提升市场结构识别能力。

当前市场主线切换速度明显加快，资金风格变化、情绪周期变化以及产业逻辑切换正在同步加速。

因此，公司希望进一步强化AI对于市场结构变化的动态识别能力，提升模型对于市场环境变化的适应效率。

其次，是进一步提升研究效率。

过去大量研究工作依赖人工完成，包括产业链梳理、信息提取、市场情绪分析以及热点追踪。

而未来，公司希望通过AI进一步提升研究自动化能力，让研究体系更多聚焦于：

认知升级。

而非重复劳动。

第三，是进一步强化动态风控体系建设。

沈志远表示，未来量化体系最大的竞争力，很可能不是收益能力。

而是：

稳定能力。

尤其当前市场震荡加剧之后，公司对于波动率识别、风险暴露控制以及异常市场预警能力提出更高要求。

因此，本次交流中，动态风险控制体系建设成为重点讨论方向之一。

与此同时，双方也围绕AI自主学习能力进行了深入讨论。

沈志远认为，未来成熟量化体系一定不是静态模型。

而是：

动态进化体系。

模型不仅需要输出结果。

更需要具备：

持续反馈、持续学习以及持续修正能力。

因此，公司未来重点推进方向之一，是进一步推动AI辅助研究体系向自适应方向发展。

在团队建设层面，此次交流同样释放出重要信号。

近年来，亿博资产持续加强量化研究团队、AI应用团队以及风险控制团队之间的协同能力建设。

因为未来量化行业已经逐渐进入体系竞争时代。

单点能力重要。

但长期竞争力，更来自：

团队协同能力。

谈及未来发展方向时，沈志远表示，公司未来仍将持续围绕AI量化体系建设深化布局，并进一步加强外部研究合作。

因为未来金融行业最大的变化，很可能不是工具升级。

而是：

研究方式升级。

“市场永远在变化。”

“因此模型必须持续学习。”

“团队必须持续成长。”

“研究体系也必须持续进化。”

在沈志远看来，此次交流不仅是一次技术探讨。

更是未来量化研究体系升级过程中的重要一步。

因为未来真正长期有效的竞争力，从来不是某一个模型。

而是一套能够持续学习、持续协同以及持续进化的系统能力。