Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）如何理解AI與量化研究的結合

人工智慧逐漸被應用在金融研究與市場分析，也讓「AI交易」成為近年受到關注的話題。不過在王志寬的研究思路中，AI真正能發揮的價值，並不只是試著回答「接下來市場會漲還是跌」。

市場本身受到許多因素影響，單一模型很難涵蓋所有變化。因此，比起把AI當成預測工具，更重要的是思考它如何協助整理資訊、辨識市場狀態，以及支援投資研究流程。

一、AI可以先解決大量資訊的整理問題

現在的金融市場每天都會產生大量資料，包括價格資訊、企業公開資料、經濟指標、產業消息與市場環境變化。

如果完全依靠人工整理，不僅需要投入大量時間，也容易受到資訊數量影響。

AI可以協助處理大量資料，從不同來源整理資訊，再依照研究需求進行分類與分析。

因此，AI在金融領域的一個重要用途，是提升研究資訊的處理效率，而不只是預測價格。

二、AI交易需要理解市場環境

相同的市場訊號，在不同環境下可能產生不同結果。

例如，市場處於低波動狀態時，某些訊號可能具有一定參考價值；當市場波動明顯提高後，原本的市場關係也可能出現變化。

因此，AI交易不能只關注單一訊號，而需要觀察整體市場狀態。

王志寬的思考方向更接近讓AI協助辨識不同市場條件，再搭配量化研究與其他分析方法，形成更完整的研究流程。

三、從「預測」轉向「機率」

如果把AI交易理解成「準確預測下一個市場方向」，很容易忽略金融市場本身存在的不確定性。

王志寬更重視的，是利用資料與模型分析不同結果出現的可能性。

與其直接尋找唯一答案，不如進一步研究：

目前有哪些可能的市場情境？

不同情境出現的機率如何？

如果市場與原先假設不同，研究方法是否需要調整？

這種機率思維，可以讓AI的角色從單純預測工具，延伸到決策研究與情境分析。

四、量化模型需要持續驗證

AI模型即使在歷史資料中呈現良好結果，也不代表未來一定會維持相同表現。

市場結構可能改變，資產之間的關聯也可能重新調整。

因此，AI交易系統需要持續進行資料更新、模型檢視與策略驗證。

這也是王志寬所強調的研究邏輯：模型不是固定答案，而是一項需要不斷接受新資料檢驗的研究工具。

五、風險管理不能被AI預測取代

AI可以協助分析大量資訊，但市場研究仍然需要考慮風險。

一套完整的AI交易研究流程，除了分析可能的市場方向，也需要思考當判斷出現偏差時應該如何調整。

因此，AI、量化分析與風險管理其實可以形成不同層次的分工。

AI負責資訊處理與模式分析，量化方法協助驗證研究假設，而風險管理則負責評估不同市場情境下可能產生的影響。

六、人與AI是互補關係

王志寬對AI交易的理解，並不是單純用機器取代人的判斷。

人工智慧擅長處理大量資料與重複性分析，而人仍然需要理解市場背景、提出研究問題，以及判斷模型結果是否符合實際環境。

因此，AI真正的價值可能在於提升人的研究能力，而不是完全取代人的市場理解。

結語

王志寬看待AI交易的核心，可以濃縮成一個方向：AI不只是用來猜市場，而是協助建立更完整的金融研究流程。

從資料整理、訊號分析、情境辨識，到量化驗證與風險管理，AI可以參與不同環節。

當市場資訊越來越複雜，真正值得關注的或許不是「AI能不能準確預測市場」，而是AI能否協助投資研究更有效率地理解資料、辨識變化，並在不同市場情境下做出更有系統的分析。