量化投資：AI盛宴的“幕后英雄” | 衣公子

衣公子的劍——從商業(yè)的角度，看看這個世界

成功的背后不是方法，而是代價。最卓絕的成功，往往會祭奠一個人生命中最珍貴的東西。

這就是，命運弄人。

文藝復(fù)興科技創(chuàng)始人、“量化投資之父”詹姆斯·西蒙斯，創(chuàng)辦的“大獎?wù)隆绷炕穑∕edallion Fund），在1988年-2018年的三十年間，平均年化收益率66%。遠超同期標普500指數(shù)的年化9.8%和股神巴菲特的年化20.5%。

即使扣除管理費、業(yè)績報酬后，投資人可以收獲年化39.1%的回報。也就是說，如果你在1988年投資大獎?wù)?萬美元，三十年后，就可以坐擁1.4億美元的巨額財富。

西蒙斯是天才數(shù)學(xué)家，頂級投資人。命運賜予他幸運，也降之以殘酷。1996年，西蒙斯的兒子保羅·西蒙斯，一位積極樂觀、熱愛健身的年輕人，騎行時被一位倒車的老婦人撞倒，當場死亡，年僅34歲。

2002年，另一個兒子，長相和愛好酷似他的尼古拉斯·西蒙斯，在巴厘島潛水，溺水身亡，年僅24歲。

量化投資，不研究基本面，不研究公司經(jīng)營，不研究宏觀和利率，只信奉——數(shù)學(xué)。用天量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型做出預(yù)測，贏下市場。這是一場數(shù)學(xué)的極致游戲，是投資領(lǐng)域最至高無上的皇冠。西蒙斯是絕對的大師，他參透了概率的秘密，他用數(shù)學(xué)預(yù)測未來，贏下巨額的財富。然后在晚年，陷入沉思，“兒子早亡慘死，白發(fā)人送黑發(fā)人”，如此小概率的事件，為什么偏偏擊中一位概率大師。而且是兩次。

用數(shù)學(xué)預(yù)測未來，用AI替代人性，這是人類偉大的征程。在這趟通向未知的冒險中，駕馭游戲的大師，和委身時代的普通人，都只能身處其中，徒呼奈何。

01挫敗十年

西蒙斯，少年得志。

23歲，博士畢業(yè)。

30歲，擔任紐約州立大學(xué)石溪分校數(shù)學(xué)系主任。

38歲，獲得“數(shù)學(xué)幾何里的諾貝爾”奧斯瓦爾德·維布倫獎。

中國人熟悉的科學(xué)家楊振寧、陳省身，都和這位數(shù)學(xué)天才有交集。陳省身和西蒙斯，合作創(chuàng)立“陳-西蒙斯”理論。楊振寧憑借“宇稱不守恒”收獲諾貝爾物理學(xué)獎后，試圖建立更大的規(guī)范場理論，遇阻不前，是受到西蒙斯研究的啟發(fā)，最終掃清障礙，創(chuàng)立現(xiàn)代物理的基石——楊·米爾斯理論。

不出意外，西蒙斯的生活可以一直光鮮舒適，不會巨富，但也富足順遂。可惜，少年時期的一個愛好深深困擾了他——賺錢，賺很多錢。

于是，他拋下安逸，開啟了自己充滿挫折感，備受打擊的十年——40歲，辭去系主任，下海創(chuàng)業(yè)，做投資。

作為數(shù)學(xué)天才，學(xué)術(shù)大拿，西蒙斯的初心是用數(shù)學(xué)做“客觀的”投資——把所有指標量化，用數(shù)學(xué)建模，讓模型自動做交易，絕對客觀，不要人的判斷和參與。

但是，一下海西蒙斯就遇到了麻煩——到底做主觀投資，還是客觀的量化？

西蒙斯和合伙人左右搖擺。

美國80、90年代，是主觀投資的黃金時代。大師輩出，群星閃耀時。

第一個流派是，價值投資。

代表是，”股神”巴菲特。巴菲特的名言，膾炙人口——只碰你懂的好生意，找到有護城河的好公司，低價買入，長期持有。別人恐懼，我貪婪，別人貪婪，我恐懼。

是基于人的判斷。

另一個代表，彼得·林奇。

從1977年到1990年。他管理的富達公司麥哲倫基金。從一億美元增長到160億美元,年化收益率29%。巔峰時，每一百個美國人就有一個人投資了他的麥哲倫基金。

林奇挑選股票的風(fēng)格更是個人風(fēng)格。他甚至可以在老婆的絲襪里找到靈感。

一天，他老婆穿了一雙蛋牌（L’eggs）絲襪。估計是林奇發(fā)現(xiàn)不好撕，質(zhì)量真好。還挺新穎，包裝是一個蛋。林奇來了興致，買了48雙各種品牌的絲襪讓同事穿，每天名正言順地研究姑娘們的腿。評估下來，還是老婆的絲襪最好，于是買了這家絲襪的公司Hanes的股票。大賺一筆，成為林奇的代表作。

你看，價值投資，基本面研究，熟讀報表，走訪公司，調(diào)研市場，再結(jié)合自己的商業(yè)經(jīng)驗，做出判斷。依靠人，找到偉大的企業(yè)。

第二個流派，宏觀投資。

代表人物是，橋水基金的達里奧，他打造了一種叫“全天候”的投資策略，做從上到下的宏觀研究，再利用各種金融工具完成股票、債券、商品、外匯分散配置，企圖構(gòu)建一個在任何經(jīng)濟環(huán)境（增長、衰退、通脹、通縮）下都表現(xiàn)穩(wěn)健的投資組合。

既然依賴人的主觀研究，人就會有對錯。達里奧熱衷出書、演講，逢人就說教自己對“危機”的研究，夸耀自己的代表作是躲過2008年的金融危機、2010年歐洲的主權(quán)債務(wù)危機，且收益喜人。但是橋水在2020年、2022、2018判斷失誤，表現(xiàn)極差。他就不提了。

另一個代表喬治·索羅斯。深入分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)、新聞，在全球政治經(jīng)濟發(fā)生大的變化之前出手。最經(jīng)典的戰(zhàn)役，是索羅斯大戰(zhàn)英鎊。

同樣，既然依靠主觀，到了晚年，能看到索羅斯明顯的精力不支，公司管理不善，人才流失，投資業(yè)績在2000年后失去雄姿。

在80、90年代，主觀投資是絕對主流。所謂主觀投資——用腦力，而不是算力。多調(diào)研，多和人交流，用電話，而不是電腦。

西蒙斯的期望，基于數(shù)學(xué)的、客觀的量化投資，當年被認為是“江湖騙術(shù)”。

華爾街極具創(chuàng)新精神，一切向錢看，只要能賺錢，啥都愿意試。西蒙斯之前，無數(shù)數(shù)學(xué)天才試過量化投資這個夢想，有高光時刻，但是最終全部暴雷、虧損，身敗名裂。久而久之，華爾街把量化投資稱為“現(xiàn)代煉金術(shù)” 。華爾街戲稱，所有數(shù)學(xué)家的預(yù)測都是胡說八道，所有談?wù)摂?shù)學(xué)、UNIX系統(tǒng)或者C語言的人，都靠邊站。

初入投資圈的西蒙斯不再堅定。創(chuàng)業(yè)初期，主要依靠合伙人的智力和直覺投資，而且收獲頗豐，翻了幾十倍。

直到1984 年，遭受了巨大虧損，基金損失了40%。由于還有杠桿，幾乎血本無歸。面對怒不可遏的投資人，西蒙斯哆嗦得不敢公布基金凈值。

這次慘敗后，西蒙斯和合作幾十年的數(shù)學(xué)家鮑姆徹底分道揚鑣。他決定一條路走到黑，轉(zhuǎn)而開發(fā)基于數(shù)學(xué)的，完全由計算機程序做交易的系統(tǒng)。

西蒙斯本人沒有受過系統(tǒng)的金融訓(xùn)練。不懂現(xiàn)金流，不會評估產(chǎn)品，不懂預(yù)測利率。他也不聘請金融專業(yè)或者MBA背景的人才，而是大量尋覓數(shù)學(xué)和物理博士。回歸初心是用數(shù)學(xué)，做客觀的投資。把盡可能多的指標量化，用數(shù)學(xué)建模，分析相關(guān)性，計算概率，模型說怎么投資就怎么投資。

但是，哪怕一個天才數(shù)學(xué)家下定決心，面前也不是坦途。

因為市場波動，西蒙斯經(jīng)常愁到胃痛。不斷邀請頂尖數(shù)學(xué)家一起開發(fā)新系統(tǒng)，但是又總是因為虧損，相互指責，分崩離析。最終這幫頂級數(shù)學(xué)教授的研究生都嘲笑老師是“江湖騙子”。同事們也開始懷疑西蒙斯已經(jīng)有自殺傾向。

1988年，經(jīng)歷十年的打磨，以為萬事俱備。傳奇的“大獎?wù)隆被穑浇ⅰ?/p>

但是第二年，也就是1989年，再次虧損，業(yè)績非常糟糕。西蒙斯停止了投資活動，端坐在曼哈頓市中心一座摩天大樓33層的辦公室里，緊盯著電腦屏幕上不斷刷新的全球金融市場動態(tài)。目光空洞。

朋友很難理解他為什么還在堅持。但是牛人就是牛人，他再次打起精神，到處募資。1990年，西蒙斯親自上門，問另一位量化先驅(qū)唐納德·蘇斯曼募資。但是這位大佬拒絕了西蒙斯，而是投資了西蒙斯最大的競爭對手D.E.Shaw。

說個題外話，D.E.Shaw量化基金當時有個員工，杰夫·貝佐斯。正是量化投資，讓他見識到計算機、數(shù)據(jù)的威力，不久后，他和發(fā)妻將把所有家當裝進一輛拖車，從華爾街橫穿美國，去西雅圖創(chuàng)辦亞馬遜，終成世界首富。

對西蒙斯來說，這是一個少年得志的天才數(shù)學(xué)家，懷才不遇、備受打擊的12年。但即使在人生最低谷的時候，也有一個信念支撐著他：不做平庸的事。

西蒙斯已經(jīng)征服了數(shù)學(xué)的世界，接下來他的野心是，用數(shù)學(xué)征服世界。

數(shù)據(jù)、模型、調(diào)優(yōu)。十二年 。

模型終于走上了正軌。

故事到這里，遠遠沒有結(jié)束。數(shù)學(xué)征服世界，才剛剛開始。

02 IBM

量化投資的背后是一場典型的，人和AI的競賽——在投資的世界里，AI是不是比人更強呢？

把錢變成更多的錢，世間再沒有比這更有魅力的魔法，在眾人的印象里，頂尖的投資人是人中龍鳳。他/她，必然是智力超群，閱歷超群，對人性侃侃而談，對數(shù)據(jù)如數(shù)家珍，和商業(yè)領(lǐng)袖縱橫捭闔，和政治精英勾肩搭背。

西蒙斯不是這樣一個人。量化投資的背后，不是人，而是模型。

量化投資的信徒，挖掘一切數(shù)據(jù)——每種資產(chǎn)不同的價格，開盤價收盤價最高價……細微的波動，歷史成交量……訂單數(shù)，人流數(shù)……CPI、PPI、GDP增速、工業(yè)產(chǎn)值、PMI、失業(yè)數(shù)、美元指數(shù)貿(mào)易、順差逆差……氣溫的變化、分析師研報的情緒、監(jiān)管文件中的風(fēng)險提示詞……

再把這些天量的數(shù)據(jù)扔進計算機，訓(xùn)練一個模型。

不斷地優(yōu)化這個模型。

然后投資開始了。

模型自己決策，自己完成。經(jīng)常發(fā)生的是，模型做出的決策，人無法理解。

怎么會這樣？為什么現(xiàn)在做空石油？你確定？這明顯和人看到的市場信號相悖，每當這個時候西蒙斯的選擇是——相信模型，哪怕不理解。

量化模型，就是一個黑箱。

聽到這里，你或許覺得它和什么很像？沒錯，正是今天的AI大模型。

三十年前，西蒙斯和他的量化投資，是今天這場AI革命冥冥之中的參與者。

這不是我牽強，讓我說幾個西蒙斯和今日AI革命的交集。

除了研究數(shù)學(xué)模型，西蒙斯的另一個愛好是為文藝復(fù)興科技公司招攬人才——他偏愛，陷入低谷的聰明人。

1992年，IBM裁員。西蒙斯趁機招攬了兩位大將——彼得·布朗和羅伯特·默瑟。

布朗、默瑟供職于IBM語音團隊的，他們研究的內(nèi)容：語言是一種概率游戲——語言和文字，是一種隨機過程，人在傾聽時，大腦始終在猜測對方要說的下一個詞是什么，并在談話過程中不斷調(diào)整這個猜測。

下一個的概率，由通行的用法、上下文決定。比如，在單詞“apple”后面出現(xiàn)“pie”的概率要大于“him”或者“the”。這樣的概率分布可以用于語音識別領(lǐng)域。在IBM，他們給計算機“喂”足夠多的語音和文本，通過計算機自身的學(xué)習(xí)，開發(fā)出一個統(tǒng)計意義上的概率模型，根據(jù)語音的序列猜測文本的序列。計算機無須“理解”這些文本到底在說什么，只要按照概率猜測并記錄下來。

布朗和默瑟的成果為計算機語言學(xué)和語音處理領(lǐng)域的革命鋪平了道路，未來，包括亞馬遜的 Alexa、蘋果的Siri、谷歌翻譯和語音文本合成器等，都收益于此。

這段IBM的AI往事，衣公子以往的文章里多次提及。其實IBM的AI研究成果豐碩，影響至今，但是IBM敗在成果商業(yè)化緩慢。于是，一眾名將沮喪地離開IBM，其中也包括布朗、默瑟。

在西蒙斯的盔下，這兩位對文藝復(fù)興科技做出貢獻巨大，其開發(fā)的統(tǒng)計套利策略，幫大獎?wù)禄疬M軍了最后的一塊空白疆域——股票市場。之前大獎?wù)轮辉谏唐贰⒇泿拧⒐善敝笖?shù)市場大殺四方，但是論交易規(guī)模，最大的還得是股票。從此，大獎?wù)禄鹕狭艘粋€大臺階，成為可以投資幾乎所有類別的對沖基金，終于能在50億到100億美元的巨大規(guī)模下，獲得穩(wěn)定高收益。

布朗還在IBM當牛馬，一次聽說，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的老同學(xué)正在帶領(lǐng)一支由計算機科學(xué)家組成的團隊開發(fā)下棋程序。他強烈說服IBM收購了這支團隊。沒錯，你應(yīng)該猜到了，這支IBM收購來的團隊開發(fā)的下棋AI產(chǎn)品，叫“深藍”。

1997年，“深藍”戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍加里卡斯帕洛夫。

我在2024年的文章提到，人工智能三次震驚世界。

1997年，IBM的深藍，打敗俄羅斯國際象棋大師卡斯帕羅夫。

2016年，谷歌的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋九段李世石。

2023年，ChatGPT驚艷登場。

現(xiàn)在可以說，還有第四次，2025年初，DeepSeek的R1模型震撼世界，在美國的嚴防死守下，中國創(chuàng)業(yè)公司竟然可以以極小的成本，追平美國一流AI模型的水平。至此，吹響了中國AI的反攻號角。

DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒，是中國量化私募大佬，是西蒙斯的迷弟。這樣算來，AI四次震驚世界，第一次和第四次都能看到量化投資的影子。

不僅如此。

03 黃仁勛

2000年左右，焦頭爛額的黃仁勛在為瀕死的英偉達找出路。此時的英偉達先后經(jīng)歷兩次股價跌去90%的壯舉，英偉達是一枚茍安在英特爾CPU旁邊的、毫無安全感、隨時可以被替換的游戲顯卡。

真英雄豈能久居人下。

從事圖形渲染的顯卡/GPU，具備強大的并行計算能力。那么除了游戲玩家，誰還需要如此強大的性能呢？黃仁勛愁啊。

黃仁勛找到的第一個出路是科研。科學(xué)家開始用顯卡完成一些科學(xué)計算，比如天氣模擬、高能物理、醫(yī)學(xué)成像。這讓黃仁勛興奮。

為了讓這群非游戲開發(fā)者更好的使用GPU，黃仁勛指揮，結(jié)合科研工作者更熟悉的C++和Python開發(fā)了專用的軟件生態(tài)——CUDA。

費了九牛二虎之力，CUDA有了第一個用戶——兩位就職于馬薩諸塞州全科醫(yī)院的乳腺癌研究人員，他希望英偉達為乳腺X光掃描儀進行升級。英偉達投了數(shù)百萬美元，最終成功簽下大單——售出兩塊顯卡。

是的，問題就在這。英偉達要拓寬并行計算的用途，投入極大。但是科研，往往非營利性，經(jīng)費有限，付費能力很差。這條令黃仁勛興奮的新賽道，被資本市場戲稱為“零億元美元市場”。

研發(fā)CUDA的代價卻非常非常高。不僅是軟件開發(fā)的投入，在硬件層面，英偉達芯片由單一的游戲顯卡，轉(zhuǎn)變成雙用途顯卡，需要從架構(gòu)，到調(diào)試，再到生產(chǎn)，各個環(huán)節(jié)復(fù)雜度大增，成本大增。代碼庫不斷膨脹，問題層出不窮。終于，英偉達爆發(fā)“凸點門”事件，這是一起嚴重的質(zhì)量事故。英偉達全年利潤歸零，第二次股價跌了90%。

黃仁勛壓力山大。從華爾街投行到公司員工，都在教老黃做人——雙手一攤，老黃啊，你看看，你看看，叫你好好搞游戲，書上說了，專注的人才能成功，你啊，就是不聽。好高騖遠。非要弄什么并行計算啦，CUDA生態(tài)啦，老黃老黃，公司搞黃！

這時候，黃仁勛會像魯迅筆下的阿Q一樣，弱弱地辯解，不是咱們還有除了科研的第二個場景嘛——華爾街。

今天的AI革命要給西蒙斯記一功。西蒙斯為先驅(qū)的量化投資終于殺出一條血路，曾經(jīng)對數(shù)學(xué)建模嗤之以鼻的華爾街，已經(jīng)轉(zhuǎn)變思路——挖掘數(shù)據(jù)，建立模型，輔助決策。量化投資，在華爾街蔚然成風(fēng)。華爾街需要處理數(shù)據(jù)！華爾街需要算力！黃仁勛眼睛都亮了，怒發(fā)沖冠，科研老教授沒錢，但是華爾街的爺有的是錢。我覺得CUDA，應(yīng)該搞，要大搞。要先搞，帶動后搞。

我自己最近有個感觸，成功這件事，比客觀事實更重要的，是信念。

西蒙斯屢敗屢戰(zhàn)的十年，靠的是一個信念：不做平庸的事，用數(shù)學(xué)征服世界。

CUDA巨虧十年，拖累英偉達股價。黃仁勛也有個信念，除了游戲玩家，科研在用，華爾街的量化投資也在用，并行計算，一定有用武之地的。一定有的。堅持。十年，等來了挖礦，等來了AI。曾經(jīng)拖后腿的CUDA成為英偉達最大護城河。終成大業(yè)。

2021年，西蒙斯的傳記《征服市場的人》（the Man Who Solved the Market）引進中國，找國內(nèi)量化頭部幻方的創(chuàng)始人梁文鋒作序。這是在Deepseek出圈之前，梁的知名度只限私募圈。

那篇序言，梁文鋒也分享了自己的信念。

每當在工作中遇到困難，梁文鋒會想起西蒙斯的話：一定有辦法對價格建模。

04 梁文鋒

梁文鋒來自廣東湛江，17歲入讀浙江大學(xué)，電子信息工程專業(yè)。

2008年，湊到8萬塊，開始了自己獨立的量化交易之路。

在中國量化交易的荒蠻時代，挖掘到了自己的第一桶金。

2015年4月，中證500股指期貨上市，意味著中國金融衍生品的日趨豐富，量化對沖的金融工具走向完善。梁文鋒預(yù)見到，這將是一個中國的量化交易的黃金時代。這一年，他決定成立自己的私募——幻方量化。

隨著要處理的數(shù)據(jù)越來越多，梁文鋒開始求助于英偉達的GPU。

2018年左右，幻方的GPU數(shù)量就已經(jīng)達到千卡。

2019年，梁文鋒創(chuàng)辦幻方AI公司，投資2億元，自主研發(fā)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺“螢火一號”，投入量化交易使用。

那一年，論算力，國內(nèi)手握一萬枚GPU的企業(yè)，僅6家，阿里、字節(jié)、騰訊、百度、商湯，還有就是幻方。

這家新創(chuàng)立的AI公司，DeepSeek深度求索。

后來的故事，你就知道了。

2025年初，DeepSeek的R1模型，震撼世界，用極低的成本，打造出追平世界一流AI模型的水平，把大模型API價格打出骨折價。美股大跌，吹響中國AI反攻號角。

梁文鋒最直觀的例子，從量化私募大佬，到人工智能明星。

西蒙斯的傳記《征服市場的人》，梁文鋒在序中還寫道：

西蒙斯和其他先驅(qū)者，使用現(xiàn)在看起來并不復(fù)雜的技術(shù)，迅速摘掉了市場上最低垂的果實，積累了第一桶資金。這只是開始，在之后的30余年里計算機技術(shù)繼續(xù)發(fā)展，量化投資正逐漸發(fā)展成資本市場中的一個新寵，不斷有新的模型被開發(fā)出來，更多的“不可能”變成了現(xiàn)實，最終使量化投資在21世紀成為金融領(lǐng)域發(fā)展的大勢所趨。

那么，真如梁文鋒所言，量化投資是21世紀金融領(lǐng)域的大勢所趨嗎？

我覺得，是的。

不要神化量化投資。客觀地說，量化投資是“革命尚未成功同志仍需努力”。

中國市場，2024年，量化基金因為策略高度趨同，觸發(fā)嚴重踩踏，引發(fā)監(jiān)管和輿論的討伐。在市場平穩(wěn)期（無論是上行、震蕩、下行），量化投資的表現(xiàn)都很好，但是一旦市場風(fēng)格突然切換，比如25年初A股無預(yù)兆牛市啟動，量化短期就跟不上，甚至逆市虧損。

梁文鋒創(chuàng)辦的幻方量化，絕對的中國量化頭部，是行業(yè)“四大金剛”之一。在還沒有出圈的2021年，幻方已經(jīng)憑借良好的業(yè)績，規(guī)模沖破千億。但是隨后出現(xiàn)了創(chuàng)歷史的回撤，且跑輸指數(shù)。投資人怒罵，“不賺錢還高收費”。幻方高管狼狽地頻頻道歉，主動“封盤”，縮減規(guī)模。

美國的量化投資也是。三十年常青樹的西蒙斯只是孤例。《征服市場的人》里提到，大獎?wù)禄鹎捌谧钪匾墓Τ迹湛财眨?990離開公司，自己創(chuàng)辦量化投資基金，規(guī)模一度做到2億美元，但最終表現(xiàn)平平，2012年關(guān)閉。

1987年，美國市場量化策略趨同，引發(fā)道指大跌，“計算機炒股”，再次淪為笑話。1998年，由諾貝爾獎得主、美聯(lián)儲副主席等頂級知識分子組建的長期資本管理公司因為“俄羅斯債務(wù)違約”的黑天鵝事件，破產(chǎn)清算。2007年，再現(xiàn)“量化地震”。翻翻過去二十年美國量化市場年度前十，新人輩出，短命慘死，為了摘下這顆投資行業(yè)的圣杯，人類最聰明的大腦前赴后繼。真乃，天下英雄如過江之鯽。

但，量化已成大勢所趨。

2018年開始，能看到中國市場的主觀私募擁抱量化，大量招募量化工程師、量化策略研究員。如今中國百億量化私募中有15家，在AI領(lǐng)域取得實質(zhì)進展或明確布局。除了幻方，像九坤投資、明汯投資、鳴石基金等頭部，有人與微軟亞洲研究院合作，做DeepSeek-R1復(fù)現(xiàn)。有人建北美投研中心，擁有的GPU能躋身全球TOP500。有人建AI實驗室，建“超算星座”。量化投資中的數(shù)據(jù)分析、因子挖掘、策略構(gòu)建、交易執(zhí)行等各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了AI的深度融合。

AI革命的三年，中國市場，量化私募的表現(xiàn)整體優(yōu)于主觀。2025年前三季度38家有業(yè)績展示的百億量化私募平均收益率達31.90%，較19家百億主觀私募24.56%的平均收益率高出7.34%。量化投資私募基金的規(guī)模增長速度，也快于主觀管理私募基金。2025 年 7 月，中國百億量化私募數(shù)量 (41 家) 首次超過主觀私募 (40 家)，行業(yè)格局轉(zhuǎn)變的里程碑。

如果以交易數(shù)量來計算，人類打造的交易市場已經(jīng)不屬于人類。在美國、外匯等成熟金融市場，80%的交易——不是人，而是程序自動完成。

這不是一時興起。投資的本質(zhì)在于信息的優(yōu)勢。為了掌握信息優(yōu)勢，有人勤讀報表，有人身赴前線一手市場調(diào)研，有人每晚都和上市公司管理層吃飯唱商K打聽消息。

但如今越來越強大的AI，獲取信息的能力走到了最前面。舉幾個量化的經(jīng)典案例。很早量化就通過衛(wèi)星監(jiān)測沃爾瑪停車場的數(shù)量來預(yù)判銷售收入。而不是等沃爾瑪發(fā)財報。

通過監(jiān)測夜晚城市燈光強度，評估消費好壞。而不是等統(tǒng)計局發(fā)布CPI數(shù)據(jù)。

監(jiān)測油箱的面積，評估原油庫存，從而提前交易油價。用天氣數(shù)據(jù)和衛(wèi)星監(jiān)測小麥產(chǎn)區(qū)，交易大宗商品期貨，等等等等。

當主觀投資人在評估某個產(chǎn)品好不好用，或者等待專業(yè)機構(gòu)的調(diào)研數(shù)據(jù)。AI卻每天盯著各大電商的好評差評，評估產(chǎn)品的潛力，自動交易這家公司的股價。

量化投資的的本質(zhì)是，在投資這件事上，AI和人競賽。

這場30年前就開始的競賽，在過去三年，人的進步微乎其微，而AI的進步堪稱飛速。隨之，比賽的天平慢慢傾斜。

我自己身處金融行業(yè)，AI正在給行業(yè)帶來劇變。不過，說真的，我高興不起來。

04尾聲

AI革命三年后，優(yōu)先解決的，都是富人關(guān)心的問題。

衣公子的日常工作圍繞的，以及關(guān)注這個訂閱號的，是中國的高凈值人群。工作中我總結(jié)，富人關(guān)心的問題，主要就兩個。第一，我的企業(yè)怎么辦？答：降本增效。第二，我的財富怎么辦？答：增值保值。

企業(yè)降本增效，AI是最好的工具。曾經(jīng)要雇傭很多工程師編程，現(xiàn)在只要幾個工程師，加上AI。曾經(jīng)一個廣告需求，會召集無數(shù)策劃、攝影、剪輯，現(xiàn)在只需要幾個，加上AI。還有客服、翻譯、導(dǎo)游、文秘……大量工作崗位，尤其是初級工作崗位，正在迅速減少。企業(yè)，擁抱AI，降本增效了。

富人的第二個需求，財富的增值保值，這篇文章的主角量化投資，就是最好的注腳。最強的算力、最詳實的數(shù)據(jù)、最聰明的算法、最強的AI，為富人的財富保駕護航，為“老錢”穿越周期增加勝算。優(yōu)秀的量化基金，投資門檻非常高。首先要是合格個人投資者（凈資產(chǎn)、金融資產(chǎn)、年收入的高門檻），其次，一百萬甚至五百萬起，甚至最好的量化基金，壓根不開放，只屬于內(nèi)部圈子。別說普通人，連踮起腳尖的中產(chǎn)階級都夠不到。AI賦能下的超級外掛，只屬于金字塔頂尖0.1%的富豪和精英。而這批人本來就因為靠近貨幣的水龍頭，伴隨貨幣濫發(fā)和技術(shù)革命，財富水漲船高。

如今，世界上最富有的1%人口控制著全球48%的財富。AI的盛宴屬于他們，企業(yè)降本增效，財富增值保值，他們更強了。

另一邊，窮人正在因為AI，大量失去工作崗位。

面對AI革命的恐慌，文化精英兜售這樣一個道理：火車發(fā)明后，馬車夫失業(yè)了，但是會有新的工作機會。不要成為可笑的、愛抱怨的馬車夫。

但是，到今天，技術(shù)革命并沒有明顯催生新的工作機會。

這是我的擔憂。

21世紀初，巴菲特曾這樣預(yù)言。

的確，有一場階級革命，但是是我的階層，富人階層發(fā)動的，而且贏定了。 “There's class warfare, all right,” Mr. Buffett said, “but it's my class, the rich class, that's making war, and we're winning.”

元旦假期，我看了諾蘭新電影《奧德賽》的預(yù)告片。從《敦刻爾克》、《奧本海默》再到《奧德賽》，這位當今人類最重要的導(dǎo)演，癡迷一個母題：偉大的失敗。

蝙蝠俠、盜夢空間里的宏大氣概不見了，這才是頂級文化精英的敏銳洞察——大眾不再對未來的榮耀充滿向往，只在歲月的無情中尋找共鳴。

西蒙斯，數(shù)學(xué)大師，全球第55富裕的人。他征服了數(shù)學(xué)的世界，再用數(shù)學(xué)征服了世界。他破譯了概率的密碼，然后看著晚年喪子的小概率事件，兩次擊穿自己。

命運無情，天地以萬物為芻狗，或者這才是人類奮進探索的文明之下，最真實的底色。

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