文章核心观点 - 量化交易的核心是将投资决策转化为明确、固定、可执行的规则并由机器严格执行 其本质优势在于系统一致性带来的长期复利效应 而非速度或模型先进性 [6][9] - 量化投资与主观投资并非对立 成熟的投资体系往往是“人设规则 机器执行”的结合 量化提供稳定执行 主观提供环境剧变时的灵活调整 [6][7][8] - 金融市场是人工智能早期且成功的工业应用场景 其作为高维、开放、不断演化的复杂系统 为AI模型提供了真实、即时、残酷的反馈和压力测试场 [9][10][13] 量化投资定义与本质 - 量化交易是将二级市场的买卖决策提前写成明确、固定、可执行的规则 交由机器严格执行 规则基于数据、数量和逻辑 不依赖感觉或临场判断 [6] - 量化交易的本质是提前完成决策并将执行交给机器 其核心竞争力并非交易速度或将服务器放在交易所 [6] - 与依赖人对市场综合理解形成“感觉”再做决策的主观投资相比 两者理论无本质区别 但实际差异在于规则是否稳定以及执行是否严格 [6] 量化与主观投资的对比 - 主观投资的规则易随情绪、压力和信息噪声变化 且人难以在连续亏损或极端行情中严格执行规则 [6] - 主观投资在环境发生剧烈变化或出现结构性信息时具备优势 可以快速修正规则 而量化基金通常需要时间适应 [7] - 真正成熟的投资体系是“人设规则 机器执行”的结合 而非在量化与主观之间二选一 [8] 量化投资的核心优势 - 量化投资最核心的优势是系统一致性 能确保长期、稳定、系统地执行一个在统计上正确的策略 从而通过复利效应获得优势 [9] - 其考验的是能否长期持续做同一件并不那么聪明但统计正确的事 而非依赖人的瞬时聪明才智 [9] - 一个极小的不对称优势 若能被长期、稳定、系统性地执行 就可以超越最优秀人类选手的直觉判断 [9] 量化投资与人工智能的关系 - 量化交易是人工智能在工业领域最早、最成功的应用场景之一 早期能赚钱的量化模型本质上是今天AI的早期形态 [9][10] - 金融市场只关心模型能否赚钱 其真实、即时、残酷的反馈机制使之成为AI模型最早的压力测试场 [10] - 金融市场可被抽象为一个类似游戏的系统 有状态、动作和真实金钱奖励 但其规则是开放、高维且不断演化的 复杂度远高于大多数游戏 [10][12][13] - 量化交易是人类首次在真实世界中将复杂目标函数交给机器并让其长期运行的实验 其深层意义在于展示了为目标函数不同的AGI或ASI所可能具备的力量 [17]