在金秋送爽的季节里，经济与金融学院于9月7日成功举办了一场别开生面的金融MBA业界沙龙，本次沙龙以“机器学习与量化交易”为主题，吸引了众多师生及业界精英的关注。活动特别邀请了量化金融领域的资深专家——林士强博士作为主讲嘉宾，为现场听众带来了一场别开生面的学术盛宴。
随着沙龙拉开帷幕，经济与金融学院副院长陈镇喜教授隆重介绍了本次主讲嘉宾林士强博士。林士强博士，长期深耕于量化金融网络系统性风险的研究，其丰富的职业背景涵盖了汇丰银行、澳新银行、恒生银行等国际金融巨头，目前担任广发证券子公司的核心成员。
1、沙龙亮点:机器学习赋能量化交易
沙龙中，林博士围绕“机器学习在量化交易中的应用”这一主题，展开了全面而深入的探讨。他首先以挑战市场有效假说的视角，引出了量化交易的概念及其重要性，随后系统梳理了国内外量化交易的发展历程，并介绍了多家国内外知名的量化交易公司，为听众勾勒出一幅量化金融的宏伟蓝图。
2、策略解析:从线性到智能的跨越
林博士不仅详细阐述了量化投资中的两大基础线性策略——均值回归策略与双均线策略，还通过A股市场的实际案例，验证了这些策略的有效性。随后，他话锋一转，将焦点转向了机器学习，深入剖析了机器学习的定义、优势及其在量化投资中的七大核心流程，从问题定义到模型部署，每一步都讲解得丝丝入扣，展现了其深厚的学术功底与实践经验。
3、实战案例:港股与美股的量化实践
为了更直观地展示机器学习的应用效果，林博士特别选取了港股恒生科技指数择时策略和美股多股轮动策略两个实例，通过详实的数据分析与策略执行过程，让听众亲身体验了机器学习在量化交易中的强大威力。这些生动案例不仅加深了同学们对量化投资的理解，也激发了他们对未来金融科技发展的无限遐想。
4、展望未来:挑战与机遇并存
在分享的最后部分，林博士客观分析了机器学习在量化投资中面临的局限性，如模型解释性不足、过度拟合风险及模型同质化等问题，并展望了机器学习在量化投资领域的发展趋势，特别是深度学习与强化学习的融合应用，以及大数据与云计算技术对其的强力支撑。这些前瞻性的观点为现场听众提供了宝贵的启示与思考。
5、互动环节:思维碰撞，共话未来
互动环节上，学生们纷纷就行业现状、未来发展、职业困惑及论文写作等话题向林博士提问，林博士则以其深厚的专业素养和丰富的行业经验，给予中肯而详尽的解答，现场气氛活跃，掌声不断。林博士的分享不仅加深了同学们对量化投资的认识，也进一步激发了他们对金融科技创新的热情与信心。
“金融MBA业界沙龙”系列活动旨在搭建业界与学生的交流沟通平台。项目邀请业界资深人士与学生全方位探讨最新商业实践和热点问题，开拓学生视野，培养学生的管理思维和领导力。
转载自华南理工大学金融MBA微信公众号
