在“量化金融的新趨勢：理論與實踐”國際學術會議上，全球十余個國家的百余位高校與科研機構學者齊聚上海交通大學徐匯校區，共同探討量化金融領域的核心議題。會議聚焦人工智能驅動金融變革、市場微觀結構、衍生品定價及可持續金融等前沿方向，多位知名學者分享了最新研究成果，并就AI技術發展背景下的人才培養路徑展開深入討論。
在理論與方法創新方面，上海交通大學自然科學研究院院長金石提出，基于量子計算的新型算法可高效求解線性與非線性偏微分方程，為金融期權定價和最優控制問題提供了全新計算路徑。這一突破有望顯著提升復雜金融模型的運算效率。法國巴黎九大教授Mathieu Rosenbaum則構建了統一的市場微觀結構理論，通過單一核心參數解釋訂單流持續性、波動率粗糙性及市場沖擊的冪律特征，從機制層面揭示了市場運行規律。對外經濟貿易大學中國金融學院院長王天一設計的離散時間期權定價框架，通過引入多狀態轉換與時變波動率模型，增強了理論工具對復雜市場環境的適應性。
人工智能與金融的深度融合成為會議焦點。學者們展示了深度學習在衍生品定價、隨機方程求解及動態對沖等領域的應用進展，其中平均場博弈理論的突破為系統性風險建模和大規模異質主體市場均衡研究提供了更穩健的數學工具。會議還取得多項機制設計與微觀建模的理論突破，為新型市場結構的規范發展奠定了數理基礎。上海交通大學數學科學學院量化金融研究中心主任Samuel Drapeau介紹，團隊開發的Fastbox量化AI模型回測平臺搭載真實撮合引擎，計劃向高校開放以促進產學研聯動。
人才培養路徑重構成為學界與業界的共識。在“寬客·對話”專場論壇中，上海交通大學上海高級金融學院教授闞睿指出，量化金融教育需從知識傳授轉向能力培養，教師角色應適應AI技術發展進行轉型。數學科學學院量化金融研究中心執行主任林一青強調，AI時代的教育應著重培養學生發現問題、定義問題的能力，通過完整的問題解決流程培養跨界思維與復合型人才。這場匯聚全球智慧的學術盛會，不僅展示了中國量化金融研究的學術實力，更通過跨學科、跨機構的深度協作，踐行了學術與產業雙向賦能的發展理念。
