在投资理论数十世纪的发展实践中，哈里·马科维茨（Harry M. Markowitz）是无可替代的里程碑。他是诺贝尔经济学奖得主，也曾是（并将一直是）JOIM杂志的顾问委员会成员之一。

作为现代投资组合理论（MPT）的奠基者，Markowitz提出和完善的“均值—方差”，成为投资从“艺术到科学”的转折点。七十余年后，当AI悄然重塑金融业的底层逻辑，我们正迎来另一场“科学”的革命。

本期《投资管理》/ China JOIM以“Markowitz × AI：资产配置新视角”为主题，是一次向大师的致敬，也是一场跨越时空的对话。

致敬经典：MPT的持久生命力

两位与Markowitz有过深度合作的国际顶尖学者的文章，是在为纪念Markowitz而举办的JOIM会议的演讲实录。

• MIT的罗闻全(Andrew Lo)教授，在《理论与实践中，投资组合理论超乎寻常的有效性》一文中，用优雅的笔触，展现了投资组合理论，尽管表现形式略有不同，但几乎存在于各种各样的领域和场景中，包括金融理论（适应性市场假说）与非金融应用（罕见病药物研发、核聚变）。
  

• Sanjiv Das教授的《从马科维茨财富管理到养老金计划》一文，不仅回顾了他与Markowitz共同拓展均值-方差优化在养老金财富管理中的应用，更让我们第一次了解到一段珍贵的历史——Markowitz早年针对Simscript的工作，“堪称当今强化学习所用环境模拟技术的先驱"。

探索前沿：AI赋能的资产配置

Markowitz让投资从"艺术"走向"科学"，那么AI正在让这门科学走向全新的维度。多篇JOIM最新一期研究成果，为我们展现了AI在当代重塑资产配置的可行方式与路径。其中包括——

• 道富（State Street）研究团队在《神经网络的可替代透明方法及其在预测波动性中的应用》中，提出了一个突破性的解决方案——基于关联性预测的新方法，既能捕获神经网络级别的复杂关系，又保持了透明度和可解释性。这解决了业界一个长期痛点：让AI的"黑箱"变得透明。

• Sanjiv Das教授的另一篇力作《基于机器学习与计量经济学的收益率曲线预测：比较分析》，系统比较了机器学习和传统计量经济学方法，在构建收益率曲线上的表现。作为固收的核心基础问题——收益率曲线构建，该研究对中国固收市场相信极具启发意义。

中国实践：AI辅助编程的实践与远景蓝图

• 来自广发证券的辛治运与王蓁先生，在《智能研发体系：从效能提升，到形态核组织演进》一文中，从工具生态、实践经验、用户分析和未来趋势的四个维度，探讨了AI辅助编程在证券行业的现实价值和远景蓝图。当前，业界普遍意识到，

AI即将深刻改变信息支持、投研决策系统，而其中最快能落地、正在展示成效的是AI辅助编程。

Markowitz在七十年前构建的投资组合框架，仍是我们理解风险与回报关系的逻辑基石。而今日的AI，让金融学的探索延伸到了新的维度。

正如《投资管理》/ China JOIM编委陈定在卷首语中所说：Andrew Lo教授分享“组合优化无处不在“，我们同样有理由相信，AI将无处不在。

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