7月18日，歷時(shí)三個(gè)多月、由復(fù)旦大學(xué)經(jīng)院學(xué)院發(fā)起的2019全球人工智能金融建模創(chuàng)新大賽在花橋國際創(chuàng)新港進(jìn)行了最終決賽。復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副院長劉軍梅、昆山市委常委、常務(wù)副市長金健宏、北京大學(xué)金融數(shù)學(xué)系主任吳嵐、復(fù)旦大學(xué)高端人才教育與發(fā)展中心主任孫健、摩根大通量化研究部執(zhí)行董事朱麟等重要嘉賓出席決賽現(xiàn)場并為獲獎(jiǎng)選手頒獎(jiǎng)。

本次大賽是由復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院發(fā)起，與花橋經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)管委會(huì)共同主辦，北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院、紐約大學(xué)工學(xué)院協(xié)辦，復(fù)旦大學(xué)高端人才教育與發(fā)展中心、花橋經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展局承辦的面向全球范圍開展的基于大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用的投資策略與建模大賽。大賽同時(shí)還獲得了復(fù)旦(昆山)科技園、UniCareer、江蘇匯鴻匯升投資管理有限公司、米筐科技、Hi-Finance金融學(xué)堂等合作伙伴的大力支持和全程陪伴。

劉院長在決賽頒獎(jiǎng)典禮的致辭中表示，本次的大賽的舉辦是產(chǎn)教合作模式在金融科技領(lǐng)域順應(yīng)社會(huì)發(fā)展，挖掘未來菁英的一次大膽嘗試，希望依托大賽這樣一個(gè)開放、公正的平臺(tái)從而匯聚全球頂級高校與行業(yè)專家，推廣大數(shù)據(jù)與人工智能在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，挖掘數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)以及金融學(xué)科綜合能力人才，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)與金融領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化，助力企業(yè)與高端人才對接，為全面推動(dòng)金融科技創(chuàng)新發(fā)展做貢獻(xiàn)。

其中，大賽特別設(shè)置了由江蘇匯鴻匯升投資管理有限公司額外提供的匯鴻匯升“星計(jì)劃”新銳獎(jiǎng)，獲獎(jiǎng)選手將進(jìn)入?yún)R升孵化基地，擁有直接參與基金孵化產(chǎn)品的實(shí)戰(zhàn)操盤機(jī)會(huì)，是一次理論應(yīng)用到實(shí)踐的產(chǎn)教合作的探索。

回望數(shù)月來大賽歷程，賽前加速營一路走過了復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、山東大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、北京大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、廈門大學(xué)、南京大學(xué)以及紐約大學(xué)，共計(jì)超過1500人來自全國各地的在校生和社會(huì)人士參與。與此同時(shí)，本次大賽也共計(jì)招募了以數(shù)學(xué)、金融、計(jì)算機(jī)等研究生專業(yè)背景為主的來自146所海內(nèi)外高校的376支團(tuán)隊(duì)報(bào)名參賽，報(bào)名人數(shù)超過千人。

本次大賽主要發(fā)起人之一復(fù)旦大學(xué)孫健教授表示，“舉辦大賽的初心是做一次人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)——這個(gè)最前沿的技術(shù)方法應(yīng)用在金融市場上的創(chuàng)新嘗試，挖掘更多未來金融工程師。這次大賽應(yīng)用的范圍有衍生品交易、高頻量化交易以及量化基本面交易等，缺乏理性交易員的市場是個(gè)無效市場，而沒有合理交易理念的交易員不是個(gè)合格的交易員。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等最新方法的應(yīng)用則試圖讓交易員添加理性分析的工具，讓市場的價(jià)格充分有效。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在金融市場數(shù)據(jù)上不是一件簡單地把算法應(yīng)用到金融的過程，需要對人工智能有深刻的學(xué)習(xí)、對金融市場有深刻的認(rèn)識(shí)，因此對參賽者或者團(tuán)隊(duì)相比普通的量化大賽有著更高的綜合能力的要求，通過比賽也能夠加深對這兩者的理解和應(yīng)用。”

紐約大學(xué)工學(xué)院金融工程系主任Peter Carr也借本次大賽和大家互動(dòng)交流，他認(rèn)為“人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景光明，我們已經(jīng)開發(fā)了將近50年的人工智能。實(shí)際上，人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用已久，只是現(xiàn)在我們有了更強(qiáng)力的電腦和更多的數(shù)據(jù)。人工智能曾經(jīng)歷了數(shù)個(gè)寒冬，首當(dāng)其沖的就是關(guān)于人工智能的研究，甚至無人問津。而現(xiàn)在，人工智能再不可同日而語，因?yàn)樗哂袕V泛的適用性，是很有前途的。舉辦這樣的比賽是很重要的，這是來自生活的一本教科書。這是一堂相當(dāng)抽象的金融課。”

同樣作為賽前加速營的重要嘉賓摩根大通(J.P.Morgan)量化研究中國分部總監(jiān)汪德新，對所有參與和關(guān)注的選手們寄語表示，“分工協(xié)助是提高總體效率的有效途徑之一。人工智能時(shí)代的分工不僅僅是人與人之間的分工，更多的是人與機(jī)器之間的分工。近些年的技術(shù)飛躍，使得機(jī)器的覆蓋面越來越廣，精確度越來越高。很多事情上，機(jī)器的表現(xiàn)已經(jīng)超過了人的表現(xiàn)。

創(chuàng)造性的想法對人工智能時(shí)代的大學(xué)生至關(guān)重要。我們不僅要學(xué)習(xí)現(xiàn)有人工智能算法以了解在哪些方面機(jī)器已經(jīng)超越人，我們更要思考哪些方面是機(jī)器暫時(shí)表現(xiàn)不佳但我們可以貢獻(xiàn)我們獨(dú)特的智慧以提高其表現(xiàn)。更深層次上，我們要思考哪些課題是目前人工智能理論沒法應(yīng)付，但人卻又急需機(jī)器輔助。我們能否提出創(chuàng)造性的人工智能理論從而拓展機(jī)器的覆蓋面?

金融領(lǐng)域的一些獨(dú)有特征使得直接套用現(xiàn)有人工智能理論極具挑戰(zhàn)。極低的信噪比，極低的錯(cuò)誤容忍度，大量不可預(yù)測的事件的，以及金融市場參與者的情緒波動(dòng)等因素，都是我們在金融領(lǐng)域應(yīng)用人工智能時(shí)所需要面對的挑戰(zhàn)。”

來自瑞銀中國的鄭韻清女士以“金融工程師的崛起”為主題，深入淺出地向現(xiàn)場同學(xué)們介紹了金融科技給全球金融行業(yè)帶來的深遠(yuǎn)影響，以及以此產(chǎn)生的對金融人才需求的深刻轉(zhuǎn)變，并鼓勵(lì)大家積極參加本次大賽，提升自己的綜合能力，以適應(yīng)新環(huán)境下金融市場對復(fù)合型人才的需要。

北京大學(xué)金融數(shù)學(xué)系主任吳嵐在決賽后給所有參賽寄語道，“金融市場的資產(chǎn)配置和交易是兩個(gè)最基本的主題，無論是學(xué)術(shù)研究還是金融實(shí)務(wù)。但這兩個(gè)主題又是看上去沒有門檻的，所以，也是研究和實(shí)操中競爭最激烈的領(lǐng)域。現(xiàn)代科技進(jìn)步的基礎(chǔ)是計(jì)算機(jī)工具，金融資產(chǎn)配置和交易越來越多的存在于計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)中。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)或者其他新的黑科技在量化投資的應(yīng)用越來越是一個(gè)如何用而不是是否要用的問題。市場永遠(yuǎn)在變化，金融資產(chǎn)投資是天然的需求，不變的是永遠(yuǎn)在創(chuàng)新的投資方法和研究。”