到底學術前沿發展，對於做交易有沒有幫助？我覺得這個問題因人而異。
對我來說，我閱讀學術論文是有目的性的，我曾在這篇〈 網友來信：學術文章對策略發想有幫助嗎？ 〉講到， 但沒有講得很清楚。我閱讀的目的有兩個：
1.與原創性文章激盪火花
在我的判斷中，學術論文分成兩種，一種是原創性高的優質文章，一種是小修小改的解題文章，如果你想知道我是怎麼判斷的，可以看我在 PTT 八卦版被推爆的文章：〈如何快速讀paper〉透過文章的論述傾向，能很快判斷什麼是好文章、什麼是垃圾。
原創性的文章會提供你研發靈感，甚至你光是讀摘要你就飽了，這是一個非常高報酬的行為，然而也需要付出高昂的代價，因為你自己要有很強的學術背景，並且付出不便宜的訂閱費用。
我使用 Zotero 管理我的文章，我對於充滿原創性的文章都會以 "+" 號代表我的興奮度，你可以發現值得我興奮的文章其實在我這麼大量閱讀的條件下，仍然非常少：
2. 確定學術圈落後的程度
由於具有實務成功的經驗，可以很快發現學術界的人在研究上的缺陷，尤其是在方法與實驗上的呆板單調。確定學術界的人一直在產「沒用的垃圾」是很重要的，因為你這樣才能確保公司的研發始終站在一個更前衛的位置。
舉例來說，這裡有一篇 2020.4.7 發表在 ArXiv 上的論文〈使用深度強化學習於演算法交易之應用(英文)〉，ArXiv 本身沒有嚴格的同儕審查，但作者本身來自比利時還算不錯的學術機構。
這篇文章還算是誠實，沒有刻意去搞出一個超級厲害的績效，說我的研究方法超級厲害，而是在結論中強調還需要有解決強化學習會容易過擬合的方法，讀到這邊，身為使用 MAE/MFE 分析法的各位，應該跟我一樣在心裡微微笑。
在文章的結語中，作者寫道：「... Secondly, advanced RL reward engineering should be performed to narrow the gap between the RL objective and the Sharpe ratio maximization objective.」（進階的強化學習的獎勵設計方法，應該要減少演算法的目標設計和最終夏普率最大化的差距。）
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| 詳細請見：如何使我們的交易觀念更加清晰 |
嗯，我心裡也是淺淺微笑，我老早解決了。這就是我講的，確定學術落後的程度。通常來說，發表作者的學術單位、發表作者過往研究的引用次數、發表作者的研究方向的一貫性，都是確定學術落後的重要指標。
如果今天是一位作者過往研究都有非常高的引用次數，並且研究方向看起來又有脈絡可循，那這時候就要抱持更謹慎的心態，我在這邊雖然用稍微囂張的口氣，但其實這要十分小心，要抱持極端謹慎的態度去確認學術落後．而不是用一種瞧不起的方式去確認，要用一種極度科學的方式去確認。
＊ ＊ ＊
底下是我常讀的金融數學、參數優化理論的期刊，除了這些我也會偶爾閱讀神經計算（Neurocomputing）相關的期刊，因為做出可解釋性的複雜系統是我在事業上的長期目標，金融業的客戶和監管單位不是太笨就是太複雜，不能解釋的黑箱模型很難在未來有一席之地。
原則上我現在較少閱讀人工智慧領域的文章，但仍然有在追強化學習與一些冷門的神經網路模型的發展，目前幾乎不會讀純數學、純哲學的期刊。
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