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議題。會議期間，多位知名學者分享了量化金融領域的最新科研成果，并結合人工智能技術的發展趨勢，對人才培養模式進行了深入探討。
上海交通大學自然科學研究院院長金石在會上介紹了量子計算在金融領域的新應用。他指出，通過量子計算求解線性與非線性偏微分方程的新算法，為期權定價和最優控制問題提供了全新的計算路徑，有望顯著提升復雜金融問題的求解效率。這一突破為金融工程領域帶來了新的可能性。
在市場微觀結構研究方面，法國巴黎九大教授Mathieu Rosenbaum提出了統一的市場微觀結構理論。該理論通過單一核心參數，系統解釋了訂單流持續性、波動率粗糙性以及市場沖擊的冪律特征，從機制層面深入刻畫了市場運行規律。這一理論為理解市場動態提供了新的視角。
對外經濟貿易大學中國金融學院院長王天一則構建了一個考慮多狀態轉換與時變波動率的離散時間期權定價框架。該框架提升了模型在復雜市場環境中的刻畫能力，為期權定價提供了更精準的工具。這一成果在衍生品定價領域具有重要意義。
會議還展示了人工智能與金融融合的最新進展。學者們展示了深度學習與強化學習在高維衍生品定價、復雜隨機方程求解及動態對沖等問題中的應用。其中，平均場博弈理論的研究取得關鍵進展，為系統性風險建模和大規模異質主體市場均衡等復雜系統問題提供了更統一、更穩健的數學工具箱。會議在金融市場機制設計與微觀建模方面也取得重要理論突破，為新型市場結構的理解與規范奠定了數理基礎。
作為會議亮點之一，“寬客·對話”專場量化金融職業發展論壇搭建了學術與產業的橋梁。上海交通大學上海高級金融學院教授闞睿指出，量化金融教學需要從單純的知識傳授轉向能力重塑，教師角色也應相應轉變，以適應人工智能技術快速發展的背景。這一觀點引發了與會者的廣泛共鳴。
上海交通大學數學科學學院量化金融研究中心執行主任林一青在論壇總結中強調，人工智能時代的量化金融教育應著重培養學生定義問題、發現真問題的能力。他提出，要強化從問題提出到解決的完整思維與實踐流程，培養具備跨界思維與解決復雜實際問題能力的復合型人才。這一觀點為量化金融人才培養指明了方向。
會議還展示了產學研融合的具體實踐。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，并計劃向高校開放。這一平臺將推動科研與產業的雙向聯動，為量化金融研究提供更實用的工具。
本次會議不僅展示了上海交通大學在量化金融研究領域的學術實力，也反映了中國量化金融領域積極開放、深化國際合作的態勢。會議踐行了“學術助力產業，產業回饋科研”的理念，展現了在人工智能時代，跨學科、跨機構協力打破壁壘、共同推動學科發展的決心。與會學者普遍認為，這種學術與產業的深度融合將為量化金融領域帶來新的發展機遇。
