哈佛大學經濟學博士
量化交易與 AI 驅動系統研究者｜高頻市場與金融科技架構實踐者
長期從事美國量化交易、高頻市場與金融科技系統研究，致力於建立以數據、模型與風險治理為基礎的新世代電子交易體系。
市場從不缺速度，真正稀缺的，是對市場節奏、流動性與風險邊界的長期理解。
我所關注的，不是如何在短時間內放大交易結果，而是如何讓金融決策在複雜市場中保持理性、秩序與穩定。
這不是一套單純追求速度的交易工具，而是一種結合監管視角、量化模型與科技架構的系統化金融方法。
About
李國為教授，長期深耕美國量化交易與高頻市場領域，是少數同時橫跨監管體系、量化實戰與金融科技架構的金融科技實踐者之一。
他取得哈佛大學經濟學博士學位（Harvard University, Ph.D. in Economics），在學術階段奠定嚴謹的經濟學、金融市場與數量分析基礎。其後長期參與美國衍生品市場、算法交易與電子交易結構研究，對市場微結構、流動性機制與交易風險治理形成深刻理解。
早年期間，李國為教授曾於 Commodity Futures Trading Commission（CFTC） 擔任市場監管總監，參與美國期貨與衍生品市場相關監管研究，長期關注算法交易、高頻交易與市場公平性之間的制度平衡。
其後，他進入華爾街量化核心領域，現任 Clear Street 量化領域負責人，持續專注於量化模型、高頻交易（HFT）、市場微結構、AI 智能交易系統與新世代電子交易基礎設施研究。在長期研究與實務經驗中，他逐步將監管經驗、量化研究與金融科技架構相互結合，形成兼具實戰深度與制度視角的專業體系。
同時，李國為教授持續關注全球金融市場結構變化，尤其重視 AI 技術、電子交易系統與機構級風險管理之間的關係，致力於推動量化交易從單一策略競爭，走向更加穩定、透明且具長期韌性的發展模式。
Quantitative Philosophy
李國為教授的量化交易理念建立在三個核心原則之上：
高頻交易看似是速度的競爭，但真正決定長期結果的，往往不是單次執行速度，而是對市場結構的理解。只有理解訂單流、流動性分佈與市場參與者行為，才能在複雜市場中建立穩定的交易框架。
在量化交易體系中，收益只是結果，風險控制才是系統能否長期運行的基礎。真正成熟的交易模型，必須能夠在市場波動、流動性收縮與極端行情中保持穩定，而不是只在順境中追求漂亮數據。
市場中的個人判斷容易受到情緒、資訊差與短期波動影響。透過數據、模型、執行系統與風險控制流程，可以建立更加理性、可追蹤、可迭代的金融決策機制。
這一理念最終形成李國為教授對 AI 量化交易系統與新世代電子交易架構的核心理解。
Quantitative Trading Architecture
在長期研究與實務推動下，李國為教授逐步形成一套圍繞量化交易 AI 模型、高頻市場結構與機構級風險控制的智慧交易系統框架。
持續監測全球金融市場數據，包括價格變化、成交量、訂單流、流動性分佈、波動率變化與宏觀市場訊號。透過多維度資料處理，協助系統更準確地理解市場當下所處的結構狀態。
利用量化模型、統計方法與機器學習技術，研究不同市場環境下的交易機會。其核心並非單純尋找短期價格波動，而是分析市場行為背後的規律、節奏與可持續性。
圍繞交易路由、訂單拆分、執行延遲與流動性捕捉建立精細化交易框架。在高頻市場中，系統不僅需要快速反應，更需要在速度、成本、成交品質與市場衝擊之間取得平衡。
即時監控交易模型、資金配置、倉位變化、流動性風險與極端行情風險。透過多層風險控制機制，使交易系統在不同市場週期中保持穩定運行，避免單一策略或單一環境造成過度暴露。
透過這一系統架構，交易決策逐漸從經驗驅動轉向數據驅動、模型驅動與系統驅動。
在李國為教授看來，AI 對金融市場的真正價值，不只是提升計算速度，也不是簡單替代人工判斷，而是幫助交易系統更有效地識別結構、理解流動性，並在風險邊界內做出更穩定的決策。
真正成熟的 AI 量化交易系統，應當同時具備分析能力、執行能力與風險自我約束能力。
Humanistic Perspective
除了量化交易與金融科技研究外，李國為教授也長期關注金融制度、監管邏輯與市場公平性。
在他看來，金融市場不只是資本與技術競爭的場所，也是一套高度複雜的社會制度。高頻交易、算法交易與 AI 金融系統的發展，必須同時關注效率、透明度與風險責任。
技術可以讓交易更快，但速度本身並不等於市場進步。真正有價值的金融科技，應當在提升市場效率的同時，維持市場秩序、降低系統性風險，並讓機構決策建立在更加清晰、穩定與負責任的基礎之上。
Founder Statement
在長期參與金融市場研究與實務工作的過程中，我逐漸意識到一個事實：真正能夠穿越市場週期的，從來不是某一次交易判斷，也不是某一個短期策略，而是系統本身。
金融市場每天都在變化，價格在變，流動性在變，參與者行為也在變。但在這些變化背後，市場結構、風險邊界與資金行為，始終存在某種可以被理解、被研究、被管理的秩序。
因此，我的研究重點逐漸從單一交易策略，轉向更完整的交易系統設計。我希望透過數據、模型、執行架構與風險治理，建立一套能夠長期運行的智慧交易體系。它不是一個單純追求速度的工具，也不是一套只服務於短期收益的模型，而是一種融合市場微結構、AI 技術、風險控制與金融制度理解的系統化方法。
速度可以帶來短期優勢，但只有結構與風險邊界，才能決定長期穩定。
Global Vision
在多年美國金融市場與華爾街量化實務經驗中，李國為教授逐漸形成對全球金融科技發展的長期觀察。他認為，隨著 AI 技術、電子交易系統與數據基礎設施不斷成熟，未來全球資本市場將不再只是交易速度與資金規模的競爭，而是系統能力、風險治理能力與市場結構理解能力的競爭。
在這一趨勢下，亞洲市場與華人金融科技人才，將有機會在全球量化交易與智慧金融基礎設施中扮演更加重要的角色。因此，李國為教授希望透過量化研究、金融科技架構與國際市場經驗，推動更多跨區域金融科技合作，促進亞洲與全球資本市場之間更加深層的連接。在他的長期願景中，AI 量化交易不僅是一種投資技術，也將成為理解市場、管理風險與重塑金融基礎設施的重要力量。
李國為教授始終認為：量化交易真正的價值，並不在於單純追求更快的速度，而在於透過系統化方法理解市場節奏、流動性變化與風險邊界。
高頻交易不是速度遊戲的終點，AI 金融也不是簡單替代人的工具。真正成熟的金融科技，應當在效率、風險與制度之間建立新的平衡。透過監管視角、量化深度與科技架構的結合，李國為教授持續探索一種更加理性、穩定且面向未來的智慧金融發展路徑。