工科为“器”，金融为“道”

2015年前后，元向辉在个人投资和研究过程中发现，金融市场的价格波动与资金流变化，与他长期研究的时序数据在数学特征上高度同源，同样呈现出非平稳、高噪声和反馈性强等复杂系统特征。在他的观察中，彼时国内量化多停留在简单的量价因子拟合，缺少系统的风控框架，而传统金融研究者又普遍缺乏工程化的落地能力。一边是成熟的工科工具，一边是行业的真实痛点，这个交叉点，成了他转向金融科技的原点。

跨界初期的一次 “策略翻车”，让元向辉更加清楚地认识到金融知识框架的重要性。当时，他带领几名工科背景的学生开展量化策略回测。模型在历史数据中取得了较好的超额收益，但小资金实盘运行不到三个月便出现大幅回撤。复盘后他们发现，模型虽然识别了价格规律，却没有充分考虑商誉减值、行业监管政策和企业经营逻辑等因素。他由此意识到：工科技术是“器”，金融逻辑是“道”，没有“道”的驾驭，再精妙的算法也只是空中楼阁。此后，他用三年多时间系统学习并通过CFA考试全部三个级别，逐步补充资产定价、财务报表分析、投资组合管理与职业伦理等知识。

工科给了我‘拆解系统、管控风险’的底层工具，CFA考试的知识体系给了我‘理解价值、敬畏市场’的金融坐标系。

表层数据之上的前瞻视野

“器”与“道”的叠加，才真正让元向辉具备了“多往下走一层看本质”的能力，也帮助他从市场运行机制出发，更早识别部分容易被表层数据掩盖的风险。

2021年，量化私募规模爆发式增长，各类策略集中上线，行业整体处在高收益、低波动的舒适区。他和团队已经在担心大量同质化算法集中入场，正在悄悄重塑市场的微观交易规则。他们运用多智能体系统仿真，模拟大量同质化策略同时调仓、止损和被动平仓的场景，测算出一个被普遍忽视的负反馈风险：价格下跌可能触发被动止损和流动性收缩，并进一步加剧价格波动。

他多次在CFA协会的行业沙龙、学术论坛和课堂上分享这一研究判断：传统的因子风控、净值风控，已不足以应对扩容后的量化市场。2022年，市场风格剧烈重构、流动性快速收缩，多次出现的踩踏行情，印证了这一判断。这份提前量，与其说是判断得准，不如说源于方法的不同：他习惯“先弄懂市场运行的机制，再谈策略”。

对于如何区分长期趋势与短期热点，元向辉有一套自己的判断方法：首先看一项技术是否解决行业的真实痛点，其次看它能否形成可监管、可复用、可迭代的稳定框架，最后看它能否经受完整市场周期的检验。只有同时满足这些条件，才值得长期投入。

高校是行业向前的土壤

正因为深知“看得更远”有多难，元向辉格外重视高校研究在行业发展中的作用。作为金融科技领域的学者和CFA成都协会理事，他自己也一直身体力行，具体做了三件事。

一是把前沿研究变成行业能吸收的养分。他牵头“金融科技前沿系列论坛”，每季度把实验室的研究成果，转化成从业者能听懂、能落地的内容，比如大模型在投研里的真实应用、量化策略的风险排查方法，帮助参与者更准确地理解新技术的应用场景和风险边界。

二是用长周期的中立实证，纠正市场的短期偏差。针对一段时间以来市场上有关“量化因子失效”的讨论，他和团队使用A股近20年的全样本数据开展长周期回测。研究结果显示，价值和质量类因子的长期效应依然存在，短期表现变化可能更多与市场风格切换有关。相关研究随后通过CFA协会的平台进行分享，为从业者观察短期市场变化提供了更长周期的参照。

三是搭建校企人才桥梁。他将CFA考试课程体系中的金融知识与职业伦理内容融入课程设计，还指导学生参加CFA协会投资分析大赛，并要求参赛策略符合估值逻辑、充分披露风险，而不只是追求短期收益。在他看来，同时理解技术、金融逻辑和职业道德的复合型年轻人才，将成为行业稳健创新的重要力量。

高校不依附于短期业绩，能做更长期、更中立的基础研究，这恰恰是行业前瞻性最需要的土壤。