在“量化金融的新趋势：理论与实践”国际学术会议上，全球十余个国家的百余位高校与科研机构学者齐聚上海交通大学徐汇校区，共同探讨量化金融领域的核心议题。会议聚焦人工智能驱动金融变革、市场微观结构、衍生品定价及可持续金融等前沿方向，多位知名学者分享了最新研究成果，并就AI技术发展背景下的人才培养路径展开深入讨论。
在理论与方法创新方面，上海交通大学自然科学研究院院长金石提出，基于量子计算的新型算法可高效求解线性与非线性偏微分方程，为金融期权定价和最优控制问题提供了全新计算路径。这一突破有望显著提升复杂金融模型的运算效率。法国巴黎九大教授Mathieu Rosenbaum则构建了统一的市场微观结构理论，通过单一核心参数解释订单流持续性、波动率粗糙性及市场冲击的幂律特征，从机制层面揭示了市场运行规律。对外经济贸易大学中国金融学院院长王天一设计的离散时间期权定价框架，通过引入多状态转换与时变波动率模型，增强了理论工具对复杂市场环境的适应性。
人工智能与金融的深度融合成为会议焦点。学者们展示了深度学习在衍生品定价、随机方程求解及动态对冲等领域的应用进展，其中平均场博弈理论的突破为系统性风险建模和大规模异质主体市场均衡研究提供了更稳健的数学工具。会议还取得多项机制设计与微观建模的理论突破，为新型市场结构的规范发展奠定了数理基础。上海交通大学数学科学学院量化金融研究中心主任Samuel Drapeau介绍，团队开发的Fastbox量化AI模型回测平台搭载真实撮合引擎，计划向高校开放以促进产学研联动。
人才培养路径重构成为学界与业界的共识。在“宽客·对话”专场论坛中，上海交通大学上海高级金融学院教授阚睿指出，量化金融教育需从知识传授转向能力培养，教师角色应适应AI技术发展进行转型。数学科学学院量化金融研究中心执行主任林一青强调，AI时代的教育应着重培养学生发现问题、定义问题的能力，通过完整的问题解决流程培养跨界思维与复合型人才。这场汇聚全球智慧的学术盛会，不仅展示了中国量化金融研究的学术实力，更通过跨学科、跨机构的深度协作，践行了学术与产业双向赋能的发展理念。
