第一百三十七章 博士论文研究课题(1/5)

一天下午，伯克利大学的阳光洒满统计系的办公室。

李昊走进霍尔教授的研究室。

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。

“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。”

霍尔教授指了指桌上的一叠资料，面带微笑。

“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。”

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？”

“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？”

“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。”

“你的意思是？”

霍尔教授显然听出了李昊话中的深意。

“结合ai算法。”

李昊放下资料，身体微微前倾，语气中带着几分兴奋。

“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。”

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？”

“可以的，教授。”

李昊自信地说道。

“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。”

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