2025年6月5日至6日， 牛津-曼研究所（Oxford-Man Institute, OMI） 在牛津大学数学研究所（Mathematical Institute, University of Oxford）成功举办了 2025机器学习与量化金融大会 。此次大会聚焦人工智能在金融投资中的前沿应用，汇集了全球顶尖的学术界与业界精英。
作为全球领先的AI量化投资社区， LLMQuant 应邀参会，深入参与研讨交流，现将大会精彩内容与大家分享👇
📌 大会日程与亮点报告精选 📅 6月5日 精选观点 🔹 Xiao Xiao（剑桥大学嘉治商学院） 主题：从指数追踪到风险管理：衍生品在ETF中的扩展角色 核心观点 ：
通过SEC的数据分析发现，约60%的ETF广泛使用衍生品工具。主动型ETF倾向于采用期权策略改善风险控制能力，尽管费用更高，但因下行保护效果突出，更易吸引资金流入。
🔹 Valentina Raponi（Assistant Professor at IESE） 主题：条件资产定价中的异常现象剖析 核心观点 ：
提出一种新的资产定价异常现象分析方法，扩展了传统的两步法，提出了加权最小二乘和抗误设定检验。研究表明，经济与金融危机期间，市场异常现象的影响显著增强。
🔹 Ruixun Zhang（北京大学） 主题：扩散因子模型——生成具有因子结构的高维资产收益 核心观点 ：
将生成扩散模型与传统因子分析深度结合，有效解决金融场景模拟中的高维与数据稀缺问题。提出的因子扩散模型首次实现了理论与实际的结合，提供了明确的非渐近误差界限。 👉 开源代码：(https://github.com/xymmmm00/diffusion_factor_model)
🔹 Lin Peng（CUNY Baruch College） 主题：智慧还是盲从？利用AI解析投资者情绪、交易策略与市场表现 核心观点 ：
通过分析9600万条社交媒体数据，运用大语言模型（LLM）提取投资者策略发现，基本面情绪正向预测股价表现，而技术情绪则负向预测。这一关系尤其体现在Robinhood等平台的散户投资者中。
🔹 Yuantao Shi（Oxford-Man Institute） 主题：噪声世界中的复杂模型的有限价值 核心观点 ：
在高维因子空间中，增加模型复杂性并非总能提升表现。研究指出，当因子存在测量误差时，过度增加复杂性反而损害投资组合的收益率与预测能力，存在最优复杂性界限。
🎤 重磅主题演讲：Andrew Lo（MIT Sloan School of Management） 主题：生成式AI与“Quantamental投资”的崛起 核心观点 ：
生成式AI和大语言模型（LLM）正在金融领域快速普及，极大提升了基本面分析的自动化与规模化能力。Lo教授首次提出，“Quantamental投资”（量化基本面投资）时代已经到来，这将是量化投资领域的一场革命性转变。
📅 6月6日 精选观点 🔹 Shumiao Ouyang （Associate Professor at Saïd Business School） 主题：AI的伦理合规如何塑造LLM的风险偏好？ 核心观点 ：
实验表明，提高大语言模型的伦理安全性显著降低了其风险偏好。这种伦理与风险之间的平衡，决定了AI模型在金融预测中的表现与决策偏好，揭示了伦理约束与创新激励之间的权衡关系。
🔹 Mihail Velikov（Penn State University） 主题：异常现象的自动化评估工具 核心观点 ：
🔹 Giulia Livieri（London School of Economics） 主题：Volterra过程条件分布的低维近似方法 核心观点 ：
为应对金融预测中高维Volterra过程的维数灾难，首次提出了一种基于非正曲率流形的低维降维技术，并结合动态超网络实现了高效预测，突破了现有模型的瓶颈。
💡 LLMQuant参会观点与未来展望 本次会议的高光时刻，是Andrew Lo教授强调的“Quantamental投资”概念。Lo教授表示：
“如果说15年前机器学习为量化交易带来了革命性的变化，那么今天，大语言模型（LLM）正在为基本面投资带来同样的变革时刻。”
这一观点与LLMQuant社区的核心使命——推动AI技术与投资研究的深度融合——高度契合。作为全球AI量化投资领域的领先社区，LLMQuant将继续致力于：
• 🔬 搭建开放的研究与实践平台，汇聚全球智慧，持续探索前沿技术在金融领域的无限可能。 🎯 大会地点 ：Mathematical Institute, University of Oxford 🗓 大会时间 ：2025年6月5日-6日 📌 关注LLMQuant，与全球AI金融精英共同探索未来！
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