金融研究是指在金融领域内进行的科学研究，旨在理解和预测金融市场的行为。它包括对资产价格、利率、汇率等变量的分析，以及对这些变量影响因素的探讨。随着时间的推移，金融研究中的技术不断进步，从简单的手工计算到现在使用复杂的人工智能算法。

1. 传统方法

传统方法主要依赖于统计学和经济理论。在这方面，最著名的是资本资产定价模型（CAPM），它假设投资者根据风险调整回报率，并且所有股票可以被组合成一个无风险资产和一个系统性风险部分。这一模型对于理解股票收益之间关系至关重要，但是在实际操作中，它不能很好地解释历史数据或预测未来的表现。

2. 新兴趋势

近年来，机器学习变得越来越流行，这种技术能够帮助我们更好地理解复杂系统，如股市。机器学习通过训练算法从大量数据中提取模式，以便做出预测或决策。这使得我们能够识别并利用过去没有被发现的信息来源。

3. 结合应用

将传统方法与新兴趋势结合起来，可以提供更加全面的视角。在某些情况下，我们可能需要使用一种基于统计模型的心智判断，而在另一些情况下，则需要让机器处理大量数据以寻找隐藏模式。例如，一家银行可能会使用一种融合了经典信贷评分模型与深度学习算法的心理分析工具，以更准确地评估潜在借款人的信用worthiness。

4. 数据获取与处理

高质量的数据是任何成功实现这一目标所必需的一部分。但是，在现实世界中，这个问题并不容易解决，因为许多重要变量不易获得或者无法衡量。此外，即使有了足够数量良好的观察值，也必须仔细考虑如何整理这些数据以消除噪声并提高可用性。

5. 预测挑战

尽管现代技术为我们提供了强大的工具，但仍然存在许多挑战，比如如何有效地将这些工具应用于实践，以及它们是否真正提高了我们的能力去做出明智决策。即使最先进的人工智能算法也不是万能之主，它们通常只适用于特定的任务，而且往往难以跨领域迁移。

总结

综上所述，虽然传统方法仍然占据着重要的地位，但是随着新兴技术尤其是人工智能日益发展，我们已经有能力将它们作为增强现有框架的一个补充而非替代品。在未来，不断创新以及持续改进既有的工具将继续推动我们的理解和预测能力向前发展。而关于如何最大化利用这两种不同的方法，将成为未来的关键课题之一。