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预告丨谢磊：量化股票投资——从经典框架到AI驱动的新范式
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本讲座围绕量化股票投资展开，从基础框架到前沿发展进行系统梳理。首先介绍量化选股的核心逻辑，包括因子模型、风险控制与组合构建，帮助听众理解Alpha的来源及其可持续性问题。在此基础上，结合当前市场环境，讨论多因子策略在不同周期中的表现差异及常见误区。随后，讲座将重点分享近年来的前沿进展，如机器学习与深度学习在选股中的应用、高频与另类数据的引入，以及模型过拟合与可解释性等关键挑战。最后，从实践角度出发，总结量化投资在机构中的落地经验与发展趋势。讲座兼顾理论与实务，适合对资产管理、金融科技与数据驱动投资感兴趣的听众。
谢磊博士曾任 Point72 旗下 Cubist Systematic Strategies 研究主管与投资组合经理，负责中频股票策略核心组合管理，并带领团队开展覆盖全球主要市场的多元化量化选股研究，涵盖技术指标、基本面、投资者情绪、另类数据及因子择时等方向，同时深入应用机器学习、深度学习与大语言模型等前沿方法。
此前，谢博士任职于 AQR Capital Management，担任董事总经理及 Global Stock Selection 部门量化研究负责人，参与多空股票策略的Alpha研究与组合管理，所在团队管理资产规模逾千亿美元。
谢磊博士拥有 耶鲁大学 金融学博士学位，以及 中国人民大学 金融学学士与硕士学位，研究成果发表于Journal of Financial Intermediation等国际期刊，并多次受邀在学术会议及高校演讲。
