数据驱动未来投资 —— 专访刘宁谦

文/余惠

在人工智能与大数据重塑各行各业的时代，金融作为最依赖信息与决策的领域，正经历着前所未有的变革。如何利用技术实现精准预测、风险控制与策略优化，成为业界关注的焦点。在这一赛道上，刘宁谦凭借一系列原创性成果，逐渐成为行业内不容忽视的探索者与推动者。

本刊记者近日对刘宁谦进行了专访，听他讲述科研背后的故事，以及他对金融人工智能未来的思考。

（图为刘宁谦先生）

记者：您在金融人工智能与量化研究领域深耕多年，能否先介绍一下您目前的研究重点？

刘宁谦：我的研究围绕两个核心方向展开，一个是《高性能事件链回测引擎与量化策略自演化平台研究》，另一个是“基于大数据驱动的金融量化分析与策略可视化系统”。这两个方向相辅相成。前者强调通过高性能回测引擎来验证和优化策略，确保每一套量化逻辑在历史数据中得到充分检验；后者则更强调应用场景，如何把海量复杂的数据转化为直观可视的决策依据，真正帮助投资者和机构做出更稳健的选择。我一直希望技术不是停留在实验室里的“模型”，而是能落地到市场中，真正解决金融实践中的难题。

记者：能否具体谈谈您的课题《高性能事件链回测引擎与量化策略自演化平台研究》？

刘宁谦：这项研究的初衷，是为了解决传统回测工具存在的两个痛点：处理效率不足，以及对复杂交易逻辑的支持不够。高性能事件链回测引擎通过事件驱动模式，可以高效处理海量交易事件，并对不同类型的数据源做兼容性处理。这样无论是高频交易场景还是跨市场的策略测试，都能够保证结果的准确性和实时性。

另一方面，我在这个引擎中引入了量化策略自演化的机制。它的作用，就像是为策略生长提供“土壤”。策略可以在这个环境中自动生成、测试和迭代优化，借助机器学习和强化学习的方法不断进化。这样，投资者不必拘泥于人工设定的固定逻辑，而是能依靠算法不断发现新的机会和模式。

记者：除了课题研究，您提出的“基于大数据驱动的金融量化分析与策略可视化系统”也备受关注。这个成果的独特之处在哪里？

刘宁谦：我一直认为，数据分析和投资决策之间需要有一座桥梁，而可视化就是这座桥梁。金融数据往往庞杂且抽象，如果只停留在回归系数、指标数值上，很多决策者未必能够高效理解。我的系统把复杂的数据关系、风险敞口、收益曲线等转化为直观的图形化表达，用户可以清晰地看到策略的逻辑链条、资金曲线的动态，以及不同情景下的风险暴露情况。

这种直观化不仅提升了策略应用的透明度，也降低了投资机构内部的沟通成本，让不同背景的团队成员都能快速理解并参与到决策过程中。

记者：您还发表过相关论文与开发软件著作，这些成果在整个研究体系中起到了怎样的作用？

刘宁谦：我的两篇论文分别是《金融人工智能在资产配置中的量化策略研究》和《量化研究在金融人工智能决策支持系统中的应用》。前者重点探讨了人工智能在资产配置上的应用，特别是如何通过量化策略提升收益与风险的平衡；而后者则聚焦于量化研究在决策支持系统中的核心作用。

此外，我研发的几项成果，例如“基于LSTM预测信息的在线融资融券组合交易平台”。这些成果不是单纯的技术代码，而是把研究成果转化为可以实际应用的平台工具。它们既是我理论研究的验证载体，也是行业同仁能够直接使用的产品形态。科研不仅是个人探索，更是整个行业知识库的一部分，我希望自己的成果能为后续研究者提供基础。

记者：从您的研究成果来看，人工智能与金融的结合已经非常深入。您对未来的发展趋势有何展望？

刘宁谦：我认为，未来的金融行业一定会走向更智能、更透明和更稳健。智能体现在交易策略能够实现自我学习与适应，不再依赖于人为经验的局限；透明则体现在投资过程中的逻辑、风险敞口都能清晰可见，降低信息不对称带来的风险；稳健则意味着系统能够抵御市场波动的冲击，保持长期可持续的收益能力。

人工智能和大数据在这一进程中扮演着关键角色，而我希望我的研究能成为推动力之一，让技术不仅成为金融机构的竞争工具，更成为提升整个金融生态健康度的基础设施。

在与刘宁谦的交流中，我们看到了一位研究者的笃定与清晰。他既能从技术底层谈起，细致剖析回测引擎与策略演化的逻辑，也能站在行业高度，描绘金融智能化的未来蓝图。从论文到软件著作，从课题研究到系统平台，他的成果既有理论深度，又有应用价值。

在数字化与智能化的大潮中，金融行业正在寻找新的方向。而刘宁谦的探索，或许正为行业的未来提供了一种可行路径——让数据驱动投资，让智能赋能决策，让金融在透明与稳健中实现长远发展。