近期，嘉實基金博士后科研工作站第四屆博士后出站答辯會暨第五屆博士后中期匯報會成功舉行。會上，工作站的第四屆、第五屆入站博士后分別進行了出站答辯和中期匯報，詳細分享和匯報了各自的研究課題與學術成果，至此嘉實基金博士后科研工作站成立以來已累計進站17人、出站13人，在國內外核心期刊發布學術論文53篇。同時，在最近由中國博士后科學基金會公布的《關于公布中國博士后科學基金第70批面上資助獲資助人員名單的通知》中，嘉實基金譚曉宇、劉小濤博士分別獲應用經濟學專業一等資助和二等資助，其中，譚曉宇博士獲得的應用經濟學專業一等資助此次僅有3人獲此殊榮。這也是嘉實基金博士后科研工作站建站以來連續5年獲得中國博士后科學基金資助。此外，新入站博士后杜思臻、袁強也獲得了上海市“超級博士后”資助。

堅持高點，站在前沿，做聽得見炮火的研究，一直是嘉實基金博士后科研工作站的特色。嘉實基金董事長趙學軍博士以《金融演變的方向與嘉實博士后工作站的學術內核》為題，在第四屆博士后出站答辯會暨第五屆博士后中期匯報會中對嘉實基金前沿理論研究進行了闡述。他表示，立足包括人口結構、能源轉型、科技發展等趨勢性變化，金融應該從立足結果的向后看前置為向前看，這就要求金融機構需要重視前沿理論研究，解決非有效市場下的信息不對稱、認知異質性等問題。而嘉實基金博士后科研工作站學術研究的內核，正是基于對非有效市場的深度認知，通過非線性、復雜網絡、人工智能等方法，結合產業鏈、股權關系、擔保網絡等多維數據，找到新的資本市場規律。這從嘉實基金第四屆、第五屆博士后的研究中也可以更直觀地看到。

在本屆博士后出站答辯中，王雷博士研究的《大數據與人工智能在債券投資中的應用研究》，以兩大方向為切入點，一是基于收益率曲面的投資研究，采用卷積神經網絡模型挖掘跨等級的系統性信息，在此基礎上提出的信用債投資策略能夠獲得顯著的正收益。二是基于擔保網絡的信用風險定價模型，以擔保網絡為切入點，揭示了信用傳染風險對債券定價的影響機制。陳姝博士研究的《無形資產時代的Alpha投資機會》，以企業創新能力評估框架、分析師報告中的創新線索和ESG投資三個問題為抓手，提出了量化無形資產的方法論，并證實了無形資產在企業估值和投資策略中的重要性。黃琳珊博士研究的《機構投資者群體行為與行為推測模型研究》，立足行為金融學中對行為人有限理性的假設，辨析了交易行為背后的驅動力，提出推測機構投資者決策行為的模型，為后續研究的落地提供了方法基礎。

此外，在第五屆入站博士后中期匯報中，譚曉宇博士分享了《基于生成對抗網絡的轉債定價及投資策略以及基于圖神經網絡的產業鏈建模及資產定價》，建立了非有效市場上完全由數據驅動的衍生品定價模型，模型不假設股票價格過程，同時引入條件概率，可以更準確的刻畫資產收益的高維特征，在此基礎上提出的轉債等固收+投資策略能夠獲得穩定的超額收益。劉小濤博士分享了《基于廣義風險測度的風險評價模型》，為“千人千面，私人訂制”的基金投顧系統提供了一套可行的解決方案。

嘉實基金博士后科研工作站自2015年設站以來，始終立足前沿學術研究和科技創新，以人工智能投資決策和資產配置為兩大方向，針對理論與市場投資實踐深度融合問題持續深耕，匯聚了來自金融、物理、數學、計算機等具有復合研究背景的高端研究人才。在站內導師嘉實基金董事長趙學軍博士、北京大學光華管理學院劉俏院長、金李教授、張崢教授及嘉實基金首席科學家、人工智能投研中心負責人張自力博士的指導下，嘉實基金博士后工作站取得了一系列豐碩的學術成果，并始終強調將學術研究應用于投資策略中，以進一步提升創造回報的能力。據悉，憑借高水平的業務創新和應用能力，嘉實基金博士后科研工作站牽頭，聯合Data Lab和固定收益部共同打造的“固收Warp項目——基于大數據和人工智能的債券定價及信用投研平臺（嘉實基金管理有限公司）”成功獲得了“2020年度上海金融創新獎”。

*風險提示：投資人應當認真閱讀《基金合同》、《招募說明書》等基金法律文件，了解基金的風險收益特征，并根據自身的投資目的、投資期限、投資經驗、資產狀況等判斷基金是否和投資人的風險承受能力相適應。基金過往業績及其凈值高低并不預示其未來業績表現，基金管理人管理的其他基金的業績并不構成本基金業績表現的保證，文中基金產品標的指數的歷史漲跌幅不預示基金產品未來業績表現。基金投資需謹慎。