上海普世万联律师事务所高级合伙人邱鹏飞律师围绕“AI算法权力的‘双刃剑’与法律合规的‘盾与矛’”指出,算法在提升金融效率的同时,可能引发数据垄断、歧视性决策等风险。他提出“动态合规框架”,建议企业通过算法可解释性设计、实时监控系统与监管沙盒测试,构建“技术+法律”双轨防御体系,为AI金融应用划定安全区。
针对“川普2.0任期下的加密资产趋势”,Leon Chen先生结合美国政策风向预判,指出加密市场将面临更严格的跨境监管,但去中心化金融(DeFi)与AI驱动的量化策略(如跨市场套利模型)仍存在结构性机会。他特别强调,通过期权组合对冲尾部风险,可提升加密资产配置的长期稳定性。
在“AI叙事下A股港股比较新范式”主题中,何俣博士以数据揭示矛盾:港股科技股虽占恒指权重46.93%,但PE分位点仅32.66%,显著低于美股“七巨头”。港股低估值背后是国际资本对地缘风险的过度定价,而AI技术驱动的业绩增长将催化价值重估,建议关注“硬科技+合规出海”标的。
面对“低利率环境下的绝对收益探寻”,黄均寅先生提出“AI驱动的全天候FOF”策略,通过机器学习动态配置股债、CTA及套利资产,在年化波动率≤5%的约束下实现8%-12%目标收益。他透露,其团队通过高频舆情分析模型,将策略迭代周期从季度压缩至周级别,显著提升适应性。
龚抒炜女士在“量化与人工智能的关系及影响”演讲中,展示了AI如何颠覆传统量化逻辑:通过情绪分析模型与链上数据挖掘,AI 模型能在 3 分钟内提炼 10 万条新闻的投资信号,量化策略通过强化学习实现季度迭代效率提升 3 倍,AI 作为数据消化器与策略进化器的同时,也要构筑合规防火墙!其团队将策略胜率提升至82%,最大回撤控制在2.4%以内。
作为压轴点评嘉宾,陈岱松教授从法学视角总结:AI正在重构“风险-收益-责任”三角关系,未来监管将聚焦算法伦理、跨境数据流与系统性风险联防。他呼吁业界与学界共建“法商共生”生态,以制度创新释放技术红利。