在投資理論數十世紀的發展實踐中，哈里·馬科維茨（Harry M. Markowitz）是無可替代的里程碑。他是諾貝爾經濟學獎得主，也曾是（并將一直是）JOIM雜志的顧問委員會成員之一。
作為現代投資組合理論（MPT）的奠基者，Markowitz提出和完善的“均值—方差”，成為投資從“藝術到科學”的轉折點。七十余年后，當AI悄然重塑金融業的底層邏輯，我們正迎來另一場“科學”的革命。
本期《投資管理》/ China JOIM以“Markowitz × AI：資產配置新視角”為主題，是一次向大師的致敬，也是一場跨越時空的對話。
致敬經典：MPT的持久生命力
兩位與Markowitz有過深度合作的國際頂尖學者的文章，是在為紀念Markowitz而舉辦的JOIM會議的演講實錄。
MIT的羅聞全(Andrew Lo)教授，在《理論與實踐中，投資組合理論超乎尋常的有效性》一文中，用優雅的筆觸，展現了投資組合理論，盡管表現形式略有不同，但幾乎存在于各種各樣的領域和場景中，包括金融理論（適應性市場假說）與非金融應用（罕見病藥物研發、核聚變）。
Sanjiv Das教授的《從馬科維茨財富管理到養老金計劃》一文，不僅回顧了他與Markowitz共同拓展均值-方差優化在養老金財富管理中的應用，更讓我們第一次了解到一段珍貴的歷史——Markowitz早年針對Simscript的工作，“堪稱當今強化學習所用環境模擬技術的先驅"。
探索前沿：AI賦能的資產配置
Markowitz讓投資從"藝術"走向"科學"，那么AI正在讓這門科學走向全新的維度。多篇JOIM最新一期研究成果，為我們展現了AI在當代重塑資產配置的可行方式與路徑。其中包括——
道富（State Street）研究團隊在《神經網絡的可替代透明方法及其在預測波動性中的應用》中，提出了一個突破性的解決方案——基于關聯性預測的新方法，既能捕獲神經網絡級別的復雜關系，又保持了透明度和可解釋性。這解決了業界一個長期痛點：讓AI的"黑箱"變得透明。
Sanjiv Das教授的另一篇力作《基于機器學習與計量經濟學的收益率曲線預測：比較分析》，系統比較了機器學習和傳統計量經濟學方法，在構建收益率曲線上的表現。作為固收的核心基礎問題——收益率曲線構建，該研究對中國固收市場相信極具啟發意義。
中國實踐：AI輔助編程的實踐與遠景藍圖
來自廣發證券的辛治運與王蓁先生，在《智能研發體系：從效能提升，到形態核組織演進》一文中，從工具生態、實踐經驗、用戶分析和未來趨勢的四個維度，探討了AI輔助編程在證券行業的現實價值和遠景藍圖。當前，業界普遍意識到，
AI即將深刻改變信息支持、投研決策系統，而其中最快能落地、正在展示成效的是AI輔助編程。
Markowitz在七十年前構建的投資組合框架，仍是我們理解風險與回報關系的邏輯基石。而今日的AI，讓金融學的探索延伸到了新的維度。
正如《投資管理》/ China JOIM編委陳定在卷首語中所說：Andrew Lo教授分享“組合優化無處不在“，我們同樣有理由相信，AI將無處不在。
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