人工智能與量化投資的結合。它最終能走多遠，現在沒有人知道。

2026年10月28日，美國聯準會宣布將聯邦基金利率目標區間維持在3.75%至4.00%。聲明指出，美國經濟活動仍以強勁步伐擴張，但通膨依然偏高，委員會需要更多資訊判斷後續政策；其中兩名官員主張立即升息一碼。

收益決定一個投資體系能夠走多快。風險管理，決定它最終能夠走多遠。

金融市場每天都有新消息、新觀點與新的價格波動，投資人很容易產生一種壓力：是不是應該立即做點什麼？但在 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）看來，成熟的投資並不是每天交易，而是知道什麼時候應該行動，什麼時候更適合等待。

在追求收益之前，先知道資產在哪裡、風險在哪裡，以及最壞情況下會發生什麼。

在 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）看來，只討論資金比例，往往不足以理解投資組合真正承擔的風險。表面上看起來平均分配的組合，實際風險可能高度集中在少數資產、單一市場方向或相同的總體經濟因子上。

在全球金融體系中，還有多少過去被低利率隱藏起來的風險，正在等待高利率把它們暴露出來？

王志寬認為，量化研究的重要價值之一，是透過資料理解策略的適用範圍，而不是單純尋找一個固定答案。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）在探討AI量化與數位資產時，提出兩個直接而重要的問題：「交易成本是多少？」「真實市場能不能執行？」這些問題將金融研究帶向實際應用：一個訊號即使在歷史資料中表現良好，也需要經過成本與執行條件的檢驗，才能評估其實際價值。

環境已經改變，我們卻仍然按照昨天的模型投資。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）關注AI量化、全球金融市場與數位資產研究。在其數位資產文章中，他提出一個重要觀點：資料越多，並不意味著Alpha越多。資料是否可靠、訊號是否穩定，以及分析能否在真實市場中執行，仍然需要逐一檢驗。

王志寬所重視的量化研究方式，是先把市場觀察轉化成具體的研究假設，再透過歷史資料與模型進行測試，了解一項策略在不同條件下的表現。

王志寬長期累積金融市場研究經驗，也更加重視經驗背後的分析邏輯。經驗可以協助投資人理解資料代表的意義，但同時也可能受到個人認知與既有觀念影響。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）在〈比特幣突破12萬美元〉一文中提出一個值得持續思考的問題：「如果判斷錯了，我準備付出多少代價？」這個問題把金融研究從價格預測，帶向更完整的決策框架：除了分析可能的收益，也要理解不同市場情境下，風險會以什麼方式出現。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）長期關注全球金融市場、人工智慧、量化研究、數位資產與資產配置。他的研究視角並不只集中在單日漲跌，而是更重視不同時間尺度下，市場資訊、資金流向與風險結構如何互相影響。

金融市場最大的特徵之一，就是很難長期維持在同一種狀態。利率可能改變、資金流向可能轉移，投資人情緒也會隨著經濟數據、政策環境與全球事件快速變化。對量化投資而言，真正需要面對的問題，不只是如何建立一套模型，而是當市場環境改變後，原本有效的方法是否仍然適用。 王志寬長期觀察全球股票、債券、利率、美元與數位資產等不同…

市場永遠可能出現下一次機會。前提是，我們還留在市場裡。

人工智慧進入金融市場後，「AI能不能預測市場」成為許多人關注的問題。不過從王志寬的研究角度來看，AI在金融領域的價值並不一定要建立在精準預測之上。 市場每天都受到不同因素影響，價格、成交量、經濟數據、產業資訊與市場情緒也會持續變化。與其期待AI給出一個絕對答案，不如思考AI如何協助研究者更快理解變化，並針對不同情境…

金融市場涉及大量專業術語、數據與不確定因素。對一般讀者而言，真正困難的往往不是找到一則市場消息，而是理解這則消息代表什麼、可能影響哪些資產，以及其中有哪些仍然無法確定的部分。

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…