我国已经快速步入老龄化社会,养老金储蓄不足问题已经越来越严重,前几年的社保局主推养老金入市投资效果也不明显。当前的现实是青年人口增长放缓,由此带来不可避免的养老金来源不断减少。而随着老年人的增加和养老金的支出上涨,资金加速流出更加剧了养老金资金池的亏空。社保局甚至提出了延长退休年限来节流或延长缴费年限去开源,这些方法只能缓解问题不能解决问题。实际上我国社保养老金其实只解决了一个基本养老金问题。身处于新时代的当今,所知道的主要矛盾已经转变成人们逐渐增长的对美好生活要求与不平衡也不充分的发展的矛盾。老年人肯定也要美好品质的生活,显然仅仅靠基本养老金是不够的。为了更好让未来的离退休老人养老生活过的更好,养老金要实现不断的升值,不仅要抵消通货膨胀甚至要跑赢CPI,实现养老金的保值增值。事实上,多年前西方国家和欧洲也面临我国现在同样的问题,而应景而生的基于生命周期投资理论的目标日期基金已经被证实为是一个解决养老问题的有效手段。目标日期基金是一种基金中的基金（FOF）,资管公司根据算法将这些集中的资金投资于证券、股票市场、货币等并动态调整投资配比,通过量化投资模型计算出投资于股票市场的资金的百分比来降低风险稳定回报,比如越接近目标日期,股市配比会随着目标日期的接近而逐渐越低。该论文基于国内市场的股市数据,利用机器学习和人工智能实时分类筛选出优质股进行量化选股分散投资,将来再利用长短期循环神经网络实时预测投资回报模型,从而紧跟市场回馈来动态配置投资。依靠大数据模型去设计养老基金产品,并根据市场变化实时调整配比的量化投资策略,不仅可以获得较高收益还能规避风险。该论文旨在通过对我国养老基金产品的设计和投资策略的研究,为市场上同类产品的设计开发提供思路或参考。该论文旨在借鉴欧洲养老基金的产品设计和投资策略,结合我国股市特征,通过大数据分析技术,从收益和风险两个角度将我国股票市场分类,从而为我国养老基金产品设计和投资策略提供一定的理论依据。研究成果对于我国养老业务,提高老年人生活品质,具有重要的现实意义。