找不到論文題目，多半是聚焦不了：聽完「用 AI 找量化研究主題」之後

2024/09/24 晚上，中華量化分析研究學會胡蕙玲秘書長在線上講了「掌握關鍵，快速用AI找到量化研究主題」。重點是怎麼把模糊的興趣，整理成能動手做的量化研究題目。

那時候 AI 剛爆發，很多人還不知道怎麼用，我想，聽一聽也好。

先把變數分清楚

量化論文的設計，要先分清楚四種變數：

• 應變數（Y）：研究真正想回答的核心，也就是研究對象目前面臨的問題。應變數最好只有一個，研究問題本身，大致就是 Y。
• 自變數：用來解釋這個結果的主要因素。
• 中介變數：說明影響是怎麼發生的。
• 調節變數：檢驗不同條件下，效果會不會改變。

篇幅較小的小論文，多加一個調節變數，比較的面向更豐富，設計也顯得完整，多少看得出誠意。

成果怎麼排

研究執行上，可以依資料蒐集的方式來安排成果：建一個模型、做一次問卷，就是一篇論文；一次蒐集多份資料，則可以拆成研究一、研究二，分析會更有層次。

題目從哪來

選題從「熱門主題」結合自己的主修領域下手，例如 AI、銀髮、ESG。再想哪些研究對象正面臨明確的問題，這群人就是問卷的調查對象。

不知道從哪開始，可以先請 AI 發想題目。前提是講明「以量化研究為方法」，並要求它一併提供可能的研究對象、變數設計與研究問題。這樣一來，零散的興趣就能一步步收斂成具體、做得出來的研究架構。

我的補充

我當時已經是 AI 重度使用者，ChatGPT 也付費了。但幻覺問題一直解決不了，那時的它，最多就是一個文筆比較通暢的翻譯軟體。

現在回頭看「請 AI 發想題目」，我覺得可以，而且是請它跟你討論，慢慢聚焦。我們找不到題目，很高機率是因為聚焦不了：既要這個、又要那個，題目一發散，就變成難做，品質也差。

活動資訊：掌握關鍵，快速用AI找到量化研究主題（張偉豪量化學院公益講座，2024/09/24 線上場）