金融时序预测是金融数据分析与量化研究中的重要内容，对于挖掘金融市场的内部规律、准确预测金融市场的未来走势具有重大意义。然而，在现代化金融市场环境中，金融时序包含了政治、社会、经济等众多影响因素，呈现出非线性、非平稳性、随机性等特性，这些特性使得传统时序预测模型无法在短时间内从规模庞大且结构复杂的金融时序数据中挖掘出有效信息。除此之外，受技术层面的限制，传统时序预测模型一旦经过训练，便无法进行调整，这也使其在多变的金融市场环境下很难保证金融时序预测的长时效性。

鉴于传统金融时序预测模型存在的准确性低、时效性短等应用弊端，国内知名金融科技专家孙诗琪通过深入研究及反复测试，结合人工智能、计算实验金融、数据挖掘等前沿信息技术，研发设计出“数据驱动的FTS预测系统”，引发金融投资市场的广泛关注。

“数据驱动的FTS预测系统”一经问世，即被业内赞誉为“颠覆行业发展的科研成果”。该系统“自底向上”地完成了金融时序数据经验知识融合下的机器学习预测建模，通过多层神经网络从历史数据中挖掘金融时序的非线性特征，增强模型在高噪声扰动环境下的时序数据变化趋势判别能力，有效解决了传统方法预测准确性低的问题。与此同时，系统通过模型内部的门控单元控制模型参数变化，使其能够根据金融市场环境的变化自适应地对模型进行调整，提高模型对非线性时序数据的处理能力，改善系统对时序数据内部时间相关性知识的学习和泛化能力，将时序预测的误差均值控制在0.5%以内，显著提高了金融时序预测结果的精确性和时效性，为探索金融市场复杂的演变规律提供了关键技术支持。

目前，“数据驱动的FTS预测系统”已经广泛应用在金融投资及风险控制领域中，帮助超过99.5%的投资企业分析上证指数未来的趋势走向，提前预测出金融市场发生系统性变化的时间点，以便于实施针对性的金融监管与调控措施，进而提高金融风险的控制能力。除此之外，约98.3%的投资企业表示，通过该系统能够获取到市场中超过一直持有的基准策略的年收益率，构建低风险、高收益的投资组合策略，使得资产收益率提高了9个百分点，帮助投资者实现了资产收益的最大化，为推动金融行业稳定健康发展发挥了重要作用，同时也为金融科技与业务深度融合提供了新的方向。

除了“数据驱动的FTS预测系统”，孙诗琪创新研发的其他多项原创性技术成果也都处于行业顶尖水平，被广泛地应用在金融业务链中,在洞察意图、理解场景的基础上，提供个性化、人性化的金融服务，降低运营成本、提高业务效率,为金融业的现代化发展做出了巨大贡献。

星光不问赶路人，时光不负有心人。在孙诗琪看来，以创新技术成果赋能行业发展，是每一位科技工作者的无上荣耀和至高追求。面对未来，孙诗琪说道：“未来金融科技领域仍将保持高速发展态势，以服务实体经济和普惠金融为根本，以赋能金融服务转型升级、催生新业态新模式成长、防范金融风险和维护金融安全为目标，推动金融服务向服务无所不在、决策无所不知、营销无影无形、效率无以复加、风险无可遁形的方向转型。”而在这一发展进程中，她将继续致力于金融投资智能化系统的研究，以“科技+数据”的技术形态，推进金融科技的持续创新，构建现代化金融服务体系，以实际行动践行科技工作者的使命担当！（文/王斌）

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