石川是一位跨界青年学者，集量化投资专家、社交媒体意见领袖、北京量信投资创始合伙人与首席科学家，以及香港中文大学（深圳）金融工程本科专业负责人于一身。从投资界到学界，再到公众舆论场，石川教授在不同领域都树立了专业影响力。

石川教授的学术与职业履历颇为亮眼：他于清华大学取得工程学学士和硕士学位，后于麻省理工学院获得博士学位。旅美期间，他曾在 Citigroup、Oracle 以及 P&G等公司从事数据分析工作，积累了扎实的商业实践经验。2015年回国后，他作为合伙人共同创立了北京量信投资管理有限公司，开启了在金融投资领域的十年实践。他擅长运用金融数学工具，专注于因子投资和资产配置。他著有《因子投资：方法与实践》，这是首部中文系统化因子投资著作，自2020年出版以来已印刷10次，被多家券商和私募机构列为内部培训教材，成为联结学界与业界的重要桥梁。

尽管已经在行业中取得了诸多成就，石川教授始终在思考，如何将自己的实践智慧、专业知识及学术洞见沉淀为更具社会影响力的知识分享，让更多人从中受益。这个想法促使他在公众传播和教学领域深入探索，并思考量化投资更深层次的社会价值。

知识分享的价值：从社交媒体到课堂教学

自2015年起，石川教授通过微信公众号和知乎平台持续分享量化投资的相关专栏文章，不仅梳理了自己的学术观点和投资思路，还通过与读者的互动获得了新的启发。他在社交媒体平台拥有超过20万粉丝，系列文章点赞量、收藏量、阅读量破千万。2022年，他被知乎平台评选为年度新知答主；2024 年，他入选电子工业出版社旗下 IT 品牌博文视点 20 周年 20 人，同时入选的包括搜狐创始人张朝阳、人工智能专家周志华教授等，代表过去20年里20位最具影响力的作者。

电子工业出版社旗下 IT 品牌博文视点 20 周年 20 人榜单

尽管这些身份并非传统意义上的学术奖项，却让石教授从中感受到了分享知识的快乐：“知识分享是我心底认同的价值观。我从 MIT 毕业那年，毕业典礼邀请的嘉宾是可汗学院的创始人 Sal Khan，他的观点’让所有人享有免费的世界一流教育’至今令人印象深刻。此外，MIT 的 OCW 也无偿把全校的课程都发布到网上。这些都潜移默化的塑造了我的价值观。通过知识传播，与读者交流思想、碰撞观点，不仅实现了自我价值，也为高压的量化投资工作带来了难得的放松。”

2024年，石川教授出任香港中文大学（深圳）金融工程本科专业负责人：“教学是更深层次的知识分享。我希望通过自己的实践经验，帮助学生少走弯路，并将理论知识与实际应用更好地结合起来。“他强调，金融工程是一个理论与实践紧密结合的学科，学生不仅需要扎实的数理基础，还需要对金融市场有深刻的理解。而他的跨界经历为学生提供了宝贵的指引，也为港中大（深圳）金融工程学科的未来发展注入了新的活力。

课堂之外，石教授热衷于参加学生交流活动，以帮助学生更好地理解金融工程和量化投资的核心内容，厘清当前行业的人才需求和未来发展趋势，消除信息不对称性。金融工程尤其是量化领域的学习内容较为繁杂，学生容易缺乏明确的学习主线，石教授希望通过这些交流活动，尽早帮助学生构建清晰的知识框架，使他们在学习过程中更有针对性。

给学生分享量化学习建议的 PPT

鼓励学生应对人工智能时代的挑战

金融工程的核心在于数量化思维和工程化体系，数量化思维要求扎实的数学、统计学和机器学习基础，而工程化体系则强调对编程和计算机技术的应用。与传统金融不同，金融工程通过数据分析和模型构建，试图在复杂的金融市场中发现价值。

然而，随着人工智能技术的快速发展，学生的担忧也接踵而至：数据分析和模型构建这类标准化流程的工作，AI是否会比人类做得更好？未来的职业发展是否会受到威胁？

石川教授强调“金融市场和AI已成功应用的其他领域相比，有两个重要差异。第一，金融市场的信噪比很低，信号常常被大量噪声掩盖。第二，人们在利用微弱可预测性的套利行为中，不断削弱市场的非有效性，从而使市场变得更有效。换言之，人们对可预测性的挖掘和利用，改变了数据生成过程。”

他以AI识别动物图像为例进行对比：“在图像识别中，机器学习模型通过大量数据训练，能够准确识别图片中的猫或狗。这是因为，与环境背景（噪声）相比，猫或狗作为主体（信号）的特征非常明显，且这些特征相对稳定，不会因AI的学习而变化。然而，金融市场的情况截然不同——信号微弱且动态变化，噪声干扰极大，这更需要投资者在金融理论框架下结合自身经验与先验知识，剔除噪声，做出科学决策。尽管AI能够自动处理海量数据、完成重复性工作并提高投研效率，但它无法完全取代人类的经验和跨学科的综合判断。”

因此，石教授鼓励学生在掌握数理和计算机知识的同时，加强对金融和经济学理论的掌握，只有在理论框架下应用复杂的模型和算法，才能在 AI 时代的竞赛中保持优势。

DeepSeek出圈的启示：量化投资的社会价值

2025年初，由幻方量化孵化的DeepSeek引发全球关注，其创始人梁文锋从量化投资向大模型技术的战略转型，也让大众开始关注量化投资、人工智能技术与大语言模型之间的关系。

幻方量化是国内量化投资领域的领先私募机构，而在量化投资中，挖掘和处理海量的高频数据至关重要，幻方量化因此搭建了高效的AI算法深度学习平台。随着技术的不断迭代和优化，幻方量化成功孵化出DeepSeek大模型，并逐步将其扩展到更广泛的社会应用领域。例如，在市政服务和惠民领域，DeepSeek的技术显著提升了办事效率。

“是的，DeepSeek 的背后代表着幻方从技术到应用的跨界思维。”借由 DeepSeek“出圈”这个话题，石川教授同时列举了海外的一个例子：“Marcos Lopez de Prado 是全球量化投资业界以及金融工程学界的一位重要领袖，一直致力于推动通过科学的方法将 AI 应用于投资实践。他于近日被西班牙授予了代表着最高荣誉的骑士勋章，以表彰其对于社会所做出的杰出贡献。这件事情在投资圈引起了很大的反响，标志着量化作为一个职业的公众形象正在向积极方向转变。”

石教授指出，无论是幻方孵化出 DeepSeek 还是 Marcos Lopez de Prado获得骑士勋章，它们都为金融工程专业的学生和从业者提供了重要启示：“量化投资和金融工程的价值远不应局限于从二级市场中获取超额收益。通过负责任地使用数学模型和技术创新，不仅能够突破金融市场的边界，更能服务于公共政策制定、稀缺资源分配以及更广泛的社会需求，为社会创造持久价值。”