征服市场的人：DeepSeek 创始人梁文锋作序

蛇年DeepSeek出圈，背后是一家量化交易私募基金（幻方量化），创始人浙大梁文锋。 疫情前，我弟团队与摩根合作，用AI技术做量化交易模型。当时，我认为A股不适合高频交易，对量化交易不感兴趣，没有深入研究。 人类容易变得恐惧、贪婪，所有这些情绪都会加剧金融市场的动荡。如果机器挤走受偏见和情感支配的个人，那么它便可以使市场更加稳定。 1、传奇业绩 詹姆斯·西蒙斯是量化交易鼻祖，他创立的文艺复兴科技公司一款旗舰产品“大奖章基金”，1988年以来获得了年化66%的收益率，在交易中获得了超过1000亿美元的利润。 2、量化由来 西蒙斯把他的公司命名为“Monemetrics”，这是“金钱”（Money）和“计量经济学”（Econometrics）两个词的合体，表明他是用数学方法来分析金融数据并做出投资决策的。 1982年，西蒙斯把公司的名字更改为文艺复兴科技公司，反映出他对那些新兴科技公司的兴趣。 3、科学团队 一群美国数学家成功地将数学算法和计算机交易软件转化为神奇的“股市淘金术”，创造了证券交易史上的奇迹。 西蒙斯认为，可以把金融市场视为一般的混沌系统。就像物理学家通过挖掘海量数据来建立科学模型，从而描述出自然界的定理一样，西蒙斯决定建立数学模型来识别金融市场的价格规律。他采用了与他在国防分析研究所破译密码时类似的策略，这个策略在他们的论文中也曾经得到过论证，现在要应用于金融市场了。 西蒙斯主张的一个关键原则是，科学家和数学家需要辩论、相互分享想法，这样才能产生理想的结果。（一个经典的行业笑话：内向的科学家会在与你谈话时盯着自己的鞋子，而外向的数学家会盯着你的鞋子。） 科学家和数学家们非常善于从自然界混沌和杂乱无章的表面之下，寻找某些简洁和美丽的结构。寻获的这些规律或规则就构成了科学定律。 4、开放管理 对手交易公司通常允许研究人员和其他员工在一个个“孤岛”中工作，有时甚至鼓励员工相互竞争。但西蒙斯坚持采用不同的方法：大奖章基金拥有一个单一的、整体的交易系统，所有员工都可以接触到赚钱的算法背后的每一行源代码，所有这些代码都可以在公司内部网络中以明文形式阅读，不存在藏于某个角落的只有高层管理人员才能访问的代码。任何人都可以尝试着修改代码以改善交易系统。西蒙斯希望他的研究人员能够交换想法，而不是只限于其私人项目。

征服市场，其实根本不是打败对手，而是征服自己的贪婪与恐惧。 量化之所以可怕，不在于它算得快，而在于它没有情绪。它不会因为连续止损而愤怒，也不会因为连续涨停而贪婪。它只是在执行一个胜率稍高于50%的概率游戏。 西蒙斯靠机器抓微小机会，人做不到。 普通人可以学习他的思想，做大概率的事，盈亏比大一些，用规则管住手，用这三点补足人的短板。只有这样才能在量化中活下来。

这本书的书名，很容易让我想起《战胜一切市场的人》，那本书写的是爱德华·索普，这本书写的是詹姆斯·西蒙斯。索普是量化投资的鼻祖，而西蒙斯则是量化投资业绩佼佼者。（不过我还是更欣赏索普和沃尔特·施洛斯的投资风格） 先看长期业绩： 从1989年至2018年的三十年间，大奖章基金获得了66%的费前年化收益率。这个成绩太出众了（通常十几年二十年以上超过20%的年化收益率，就足以让你迈入投资大师的行列），也不免让人怀疑它是否真的有那么好，看到它后期只面向本公司人员而且使用了多达十多倍的杠杆，就不用再纠缠这个数字是否准确了。 大奖章基金的高收益率，我理解的关键因素是： 1、提高交易频率（以短线为主，从日线级到五分钟级），类似于提高资金周转率，最终提高年化收益率 2、降低胜率标准以获得更多交易机会（类似于魅影之类的规律，超过51%的胜率，只要你交易足够多也能稳定获利） 3、使用机器学习来挖掘规律并利用（HMM、按波动/斜率划分的有限状态机、马尔科夫随机过程、一阶二阶导数、贝叶斯定理、语音识别、图计算） 4、更关注规律的可靠性稳定性，而非可解释性，认为没有必要去理解市场变化的每个原因，只要找到一种系统性的能够适应市场的数学方法，并产生可持续的利润即可 5、劳弗："大奖章基金应该只用单一的交易模型，而不是像其他量化交易公司那样在各种市场和市况下使用多个不同的模型"。 6、就像计算机安全的攻防测试，劳弗扮演的是防守方，而斯特劳斯扮演的则是攻击方 7、使用一篮子期权作为杠杆（高达12.5倍的杠杆） 8、控制基金规模 文艺复兴公司对外的投资产品是RIEF，投资风格转为长期，这样才能有更大的市场容量，当然收益率会明显低于大奖章基金。 印象最深的是文艺复兴公司几乎就是一个数学家联盟：西蒙斯的黎曼流形中的极小变种（几何学）、列尼·鲍姆的鲍姆·韦尔奇算法（马尔科夫模型）、埃克斯和科申的埃克斯-科申定理（用数理逻辑的方法解决数论问题）和动量策略、斯特劳斯长期整理的高质量数据以及数据推断生成、卡莫纳的随机微分方程组和数据挖掘理念、伯勒坎普的代数编码理论（组合博弈理论）和伯勒坎普算法（密码学）。 西蒙斯母亲的一句话：“你应该做喜欢的事情，而不是你觉得应该做的事情”，西蒙斯最喜欢做的事情是思考数学问题。 西蒙斯：“当你闻到硝烟味儿的时候应该干什么？赶紧跑啊！” 实际上，西蒙斯也是数据挖掘的先驱者之一，只不过当时还没这个名词。 塔勒布的观点：广受欢迎的数学工具和风险管理模型难以逃脱金融市场大幅偏离历史规律的魔咒，而这种偏离发生的频率要远超过绝大多数模型所预测的结果。 各种统计算法、机器学习算法，为了保持稳定性，几乎都建立在统计显著性的基础上。而统计显著性，会要求所发现的规律具有一定的支持度，也就是说，应该是常常出现的。对于稀疏事件（比如突然爆发的海湾战争、俄乌战争、新冠疫情等），因为它们发生的次数实在太少了，算法的本质决定了它无法总结其中的规律（特别是短线影响）。 “已有的事，后必再有；已行的事，后必再行。日光之下，并无新事。”出自《圣经 旧约 传道书》第一章。这个也是统计推断的基石：历史会重现。（这里的历史，指的是历史规律） 所谓因果分析，还是在做相关分析，只是它和表面现象的相关分析存在如下差异： 1、它是有时间先后顺序约束的相关关系，因在前，果在后 2、它是更深层的相关关系，从表象进一步走向本质 3、这种深入几乎是无止境的，之所以停留在某个深度，是因为我们手里的放大镜分辨率不够 4、从浅层到深层的这一堆相关关系，会构成一个复杂的层次网络，而这个网络最终要走向满足公理化体系的要求（独立性相容性完备性），并且因生存效率的不断追求而不断简化

这是一部由《华尔街日报》特约撰稿人格里高利·祖克曼撰写，安昀和朱昂翻译的传记作品，详细记录了“量化投资之父”詹姆斯·西蒙斯如何从一位数学家转变为全球最成功的量化投资大师的过程。DeepSeek创始人梁文锋应邀为该书中文版作序推荐，使得这本书不仅具有极高的专业价值，还蕴含了深刻的行业洞见和创业哲学。 本书通过丰富的资料和生动的叙述，展现了西蒙斯传奇般的人生经历。从他在数学领域的深耕，到对量化投资的敏锐洞察，再到最终创立文艺复兴科技公司并打造出史上最赚钱的量化基金之一，每一步都充满了挑战与智慧。读者可以从中深入了解量化投资的发展历程、核心技术和市场策略，对金融领域尤其是量化投资有更深的认识。 梁文锋在序言中不仅介绍了西蒙斯的背景和成就，还分享了自己的创业哲学和思考。他强调了对西蒙斯“反共识认知框架”的认同，以及在工作中遇到困难时，会想起西蒙斯的话：“一定有办法对价格建模。”。这种对前辈的敬仰和尊重，体现了梁文锋作为后辈的谦逊和求知精神。同时，他也通过序言传达了自己对量化投资领域的深刻理解和独到见解，为创业者提供了宝贵的启发和借鉴。 梁文锋在序言中提到的“量化对话”，不仅是对西蒙斯量化投资理念的认同，更是一次跨越时空的思想碰撞。他指出，西蒙斯的故事与自己的创业经历有着深刻的共鸣，这种共鸣不仅体现在对技术的敏锐洞察上，更体现在面对挑战时的坚定信念和积极态度上。通过阅读这本书，读者可以感受到西蒙斯的传奇人生和梁文锋的创业心路历程，从中汲取力量和智慧去面对自己的生活和事业。 梁文锋在序言中还隐含了对中国量化行业的警示和展望。他提到了数据维度升维、计算军备竞赛和人才密度悖论等关键问题，并预言未来顶尖量化团队将呈现“超脑科学家+强化学习AI”的共生形态。这些观点不仅具有前瞻性，也为量化投资领域的从业者提供了宝贵的参考和启示。 这是一部值得一读的金融传记作品。它不仅让读者深入了解了量化投资领域的泰斗西蒙斯的传奇人生和卓越贡献，还通过梁文锋的序言让大家感受到了跨时代的共鸣与启示。无论是对于金融从业者还是对于对量化投资感兴趣的读者来说，这本书都具有极高的阅读价值。

全方位还原“量化投资之父”的投资理念！ 《征服市场的人》一书通过汇集西蒙斯团队的创业故事、投资策略和投资理念，将读者带入量化投资发展的不同场景，使人们能直观地了解量化投资的概念和特征。 5月10日，续芒格之后又一个投资大师、量化之王，那个《征服市场的人》—西蒙斯走了，其大奖章基金2018年之前年均回报66%！他将数学理论巧妙运用于股票投资实战中，成功秘诀主要有三：针对不同市场设计数量化的投资管理模型；以电脑运算为主导，排除人为因素干扰；在全球各种市场上进行短线交易。 如果你是投资人，这本书将为你展示什么是真正的量化投资，以及模型之外的投资理念。 如果你是管理者，这本书将教会你如何管理一支天才团队，包容他们的离经叛道、古怪性格甚至水火不相容的政治立场，并能和谐地一起创造更大的价值。讲述作为“跨界狂魔”“斜杠大佬”是一种怎样的体验。 如果你是普通读者，你将从这本书中看到麻省理工学院的坏小子是如何漫游在密码破译员、数学家、投资家等数个壁垒森严的身份之间，并且逐渐进化成为“量化投资之父”的，你能从中学到，面对棘手的问题和挑战，我们应该如何自处和应对。

《征服市场的人》是梁文锋推荐的量化交易书籍，是华尔街日报资深专栏作家格里高利·祖克曼给大家提供了了解西蒙斯生平和文艺复兴科技公司如何利用量化交易在故事中赚钱。——在1988—2018年这30年间获得了39.1%的年化复合收益率，这还是在扣除了5%的管理费和44%的业绩提成后的数字，费前收益率甚至能达到年化66%左右。这个收益率远远超过了那些相对于西蒙斯更为人所知的投资大师，如做宏观投资的索罗斯和做价值投资的巴菲特所创造的收益率。在一两年间获得高收益相对容易，在10年间获得高收益已经非常困难，保持30年的高收益更是难上加难。根据最新报道，在2020年这个对量化投资有非常大挑战的一年，大奖章基金也获得了76%的费后收益。 对普通投资者来说，这本书给了大家一个初步了解量化投资行业的机会，揭开文艺复兴科技公司的神秘面纱。 西蒙斯24岁获得博士学位，25岁赴哈佛大学任教，26岁为美国军方破译密码，30岁在纽约州立大学石溪分校当上数学系系主任，随后创立文艺复兴科技公司，将数学思想融入投资，使用量化手段寻找“投资圣杯”。 西蒙斯缔造的文艺复兴科技公司凭借复杂的数学模型和算法进行海量数据分析，成为市场上最引人注目的量化投资公司之一。西蒙斯凭借量化投资策略，带领大奖章基金成为有史以来最成功的对冲基金。这个团队的成员包括弦理论物理学、天文学、量子力学、生物学、数学等领域的科学家。他们依据历史价格等海量数据，写了超过1000万行代码。 本书通过汇集西蒙斯团队的创业故事、投资策略和投资理念，将读者带入量化投资发展的不同场景，使读者能直观地了解量化投资的概念和特征：量化投资指用复杂的数学模型替代人为的主观判断，尝试追求收益的最大化，量化投资强调建立在大数定律基础之上的统计优势、建立在严格执行基础之上的风控优势和建立在多元组合投资之上的分散优势。西蒙斯团队曾多次被模型失效及其原因所困扰。然而，该团队坚持不懈，克服了许多障碍，打造了相当成功的量化基金。对于有志成为量化分析师和投资经理的人，或者想深入了解量化投资与资产管理行业的读者来说，这本书都将大有裨益。 以下是西蒙斯征服市场的相关介绍： 量化投资创新 - 创立量化投资模式：西蒙斯创立文艺复兴科技公司后，于1988年推出大奖章基金，开创了使用数学模型和算法来做出投资决策的量化投资模式，完全依靠自动交易系统来利用市场效率低下和交易模式，摒弃了传统依赖基本面分析等投资方式。 - 坚持量化策略：即使面对市场变化和困难，也坚持量化交易策略，不断完善和优化模型。在1988年到2019年，大奖章基金年化收益率为39%，费前收益率达66%。 交易策略独特 - 采用“壁虎交易法”：西蒙斯创造了“壁虎交易法”，进行短线方向性预测，依靠交易很多品种在短期做出大量的交易来获利。就像壁虎一样，平时趴在墙上一动不动，蚊子一旦出现就迅速将其吃掉，然后恢复平静，等待下一个机会，通过捕捉市场微小波动获利，每日交易上万次。 团队组建与管理 - 招募专业人才：文艺复兴科技公司不雇佣华尔街人士或者商学院毕业生，员工大多是数学系和计算机系毕业生，组建了一个由数学家、科学家和计算机专家等组成的专业团队，利用他们的专业知识和技能来开发和优化交易模型。 - 营造创新环境：营造了一个鼓励创新和探索的团队环境，让团队成员能够充分发挥各自的优势，不断尝试新的算法和模型，为公司的量化投资策略提供了强大的技术支持。 西蒙斯一生中的大部分时间都致力于解开谜题和应对挑战。早年，他专注于研究数学问题和破译敌人的密码。后来，他又专注于研究金融市场的隐藏模式。2019年春天，临近81岁生日之际，西蒙斯还在面对着两个难题，这可能是他一生中最难解的两个难题：理解并治疗孤独症，发现宇宙和生命的起源。 本书作者格里高利·祖克曼在书中详细讲述了量化投资的探索者西蒙斯如何与一群科学家，尤其是数学家创立了文艺复兴科技公司，并打造了史上最赚钱的量化基金之一。译者安昀和朱昂使用生动的语言将这本著作的中文版呈现给各位读者。在资本市场对外开放的大背景下，中国资产管理行业也在快速成长和进步，相信量化投资也会日益活跃，深入了解这些成熟市场的经验，也许可以给予我们多方面的启发。

如果说沃伦·巴菲特是价值投资领域的标杆，那么，詹姆斯·西蒙斯在量化投资领域则同样享有标杆的地位。华尔街给西蒙斯的形形色色的称谓包括：数学大师、解码专家、亿万富翁、对冲基金大佬等。《纽约时报》将西蒙斯形容为探索者、行动者、给予者、思想者。西蒙斯24岁获得博士学位，25岁赴哈佛大学任教，26岁为美国军方破译密码，30岁在纽约州立大学石溪分校当上数学系系主任，随后创立文艺复兴科技公司，将数学思想融入投资，使用量化手段寻找“投资圣杯”。 詹姆斯·西蒙斯是全球证券市场公认的“量化交易鼻祖”，而他率领的文艺复兴科技公司则是全球最成功的，又最低调且神秘的量化基金公司。西蒙斯在波澜跌宕的投资人生中，可以说是在不确定中寻找机会、将不可能变成可能，而这恰好也正是资本市场的最大魅力所在。 资本市场是英雄辈出的，好比一道复杂的数学题，总有一些天才另辟蹊径，以出乎意料的方式找到答案，西蒙斯就是这样的一代传奇！阅读天才投资家的故事可以让我们品味、反省自己的人生，西蒙斯这样的成大事者都是有执念的，所谓只有偏执狂才能生存！

2026年第17本书，推荐！ 本书是量化投资之王詹姆斯·西蒙斯的传记，对于想了解量化投资的朋友来说是必读的。 西蒙斯首先是一个天才数学家。打小就展现出了数学天赋，立志依靠数学赚钱。两年时间读完MIT本科课程，两年时间拿到加州伯克利博士学位，23岁即成为哈佛大学助理教授，与陈省身合著的论文使其位列几何学和物理学领域的殿堂人物。 西蒙斯是一个坚韧的人、是一个偏执狂。西蒙斯这个人喜欢赚钱，在早期小炒了一次期货赚钱后，就一直心里惦记着。四十岁的时候，他终于决定投身金融领域了。难以置信的是，他并没有任何金融知识储备，他唯一有的就是信念——他认为量化这东西是有搞头的，而且一定的能够成功的。 西蒙斯的心态和普通人并无差异。尽管内心的信念很强，但西蒙斯也不是很信任机器，总是想着把自己的主观加入到投资决策——一直到西蒙斯退休都是如此！这还是比较讽刺的，西蒙斯一直致力于打造完全没有人为干扰的交易系统，但他干了一辈子，还是觉得这事不是完全靠谱的。 正是西蒙斯的这一个平凡的点，让我看到能够和大佬学习的地方。大佬某个角度和我们一样，也是韭菜，也会被情绪、被本能所影响；但大佬和我们不一样的，就是他信念异常地坚定，再加上专业的知识，一步一步进化，最终修炼成圣。 随着数据的爆发，量化的竞争优势势必越来越大。与其通过想象力寻找，不如直接让机器自己学习，测试几百万种不同的可能，这也是丰富想象力的一部分，要善于运用而不是对抗新技术，积极拥抱科技，让科技为自己赋能，不断提升效率，提升生产力。

梁文锋：“关键是我们想做这件事，💪能做这件事，那我们就是最合适的人选之一。” 草莽英雄🌹 在浙江大学攻读人工智能时，梁文锋就无比笃信“人工智能一定会改变世界”，而2008年，这还是一个不被认同的执念。毕业后，他没有像周围人一样去大厂做个程序员，而是躲在成都的廉价出租屋里，👉不停接受进入诸多场景中尝试的挫败，最终切入了最复杂场景之一的金融，并成立了幻方。 一个有趣的细节是，在最早几年，曾有个同样疯癫的、在深圳城中村做着“不靠谱”飞行器的朋友拉他入伙。后来这个朋友做成了一个千亿美金的公司，名叫：大疆。 《我所见过的梁文锋》原创 永远好奇的 聪明投资者 2025年02月06日 摘录： 第一次见梁文锋，是2018年的6月份，幻方量化杭州总部。 同事说他除了编程，没有什么其他的爱好。 问到所有的专业问题，作为公司“总策略师”的梁文锋有一说一，对细节毫不回避。对监管政策也是熟稔。涉及一些观点，他有时会停下来仔细思索，找不到特别合适的措辞时，赧nǎn然一笑。但是闲聊，他确实不擅长的。 “你有什么愿景吗？” 梁：“嗯，想做不收业绩报酬和管理费的公司吧。”【全世界只有做价值投资的伯克希尔·哈撒韦】 第二次见梁文锋是2019年的8月30日，在中国证券报举办的私募金牛奖颁奖典礼上。他作为量化投资论坛的第一位演讲嘉宾发言。 记得当时追问了那个不收业绩提成和管理费的问题，梁文锋说，其实是想做一个⚠️开源的策略平台，让普通投资人都可以用。 在2024年作为DeepSeek创始人接受暗涌专访时，梁文锋回答，“无论AGI，还是AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。”“对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。开源更像一个文化行为，而非商业行为。🌷给予是一种额外的荣誉。”已然为2019年8月那句简简单单的话，做了生动、真实的注脚。 西蒙斯在85岁接受访谈时回首文艺复兴科技的文化，说公司只雇佣⚠️没有金融背景、与华尔街没有关系的数学家、物理学家和计算机科学家。“我们的工程师和量化分析师应具备：数学能力、编程能力、对数据的热爱，最重要的是，有能力并渴望在学院式的环境中工作。” 回想在2018年，当时关于梁文锋“最全信息”来自2015年12月1日水木社区上转发的一则招聘启事，标题是“幻方科技2016校园招聘——顶尖量化对冲基金公司觅牛人”。 正文下面附了一段没有具名的故事。 “2008年，L先生带着8万元本金，开始了自己独立的量化交易之路。2015年，经历过7年熊市牛市大轮回的L先生，以每年超过100%的复合收益率迈入了亿元富豪的队伍。这个行业里最先富起来的L先生认为，中国的量化交易将从‘单兵游侠’的时代转向极客汇聚的私募基金时代。他和IT圈的朋友创办了自己的公司，希望能打造一支世界一流的量化私募团队。他们给自己的公司取名‘幻方科技’。‘幻方’取自于中国古代洛书《九宫图》，是一种特殊的矩阵，是科学的结晶与吉祥的象征。L先生的理想是有朝一日能够与世界级的量化交易泰斗——西蒙斯的文艺复兴公司相媲美。” 西蒙斯成立文艺复兴科技从事量化投资时，44岁。梁文锋现在40岁，已经投身量化投资16年，完成了财富独立的过程。→如今全情投入自己的技术热爱，他确实可以从容地，不从商业视角地推进耗资巨大的基础探索和研究。【追求财富独立的真正意义🌹】 附：梁文锋语录📔 【量化投资】 7、市场有效的时候，你直接买指数就可以了，指数就是真正的价值投资，财富的主体还是在老百姓手上。 【人工智能】 11、（提前囤卡）很多人会以为这里边有一个不为人知的商业逻辑，但其实，主要是好奇心👀驱动。对AI能力边界的好奇。 14、我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。 15、创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。 16、在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的。 17、所以我们把价值沉淀在团队上，我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河🌌。 18、开源，发论文，其实并没有失去什么。对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实，开源更像一个文化行为，而非商业行为。 19、给予🌷其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。 20、我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。 21、英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。 22、长远来说，我们希望形成一种生态，就是业界直接使用我们的技术和产出，我们只负责基础模型和前沿的创新，然后其他公司在DeepSeek的基础上构建to B、to C的业务。 【OpenAI是否会有更明确的变革，走向一个拥有足够多初级研究成果的商业公司，因为这将给予它👉战略优势，并且在足够安全的前提下保持其客户，特别是企业客户的满意度，以及公众热度、第四权力和监管机构的舒适度。——《OpenAI“解雇门”背后的AI伦理和意识形态之争》阿齐姆·阿扎尔(Azeem Azhar)| 访 DeepL、ChatGPT | 译 张雨箫 | 编校 编者按：ChatGPT于2022年11月推出后，成为了有史以来增长最快的消费产品，并将AI推向了商业的首要位置。✍️摘自《哈佛商业评论》中文版（2024年2月刊）】 23、我经常思考的是，一个东西能不能让社会的运行效率变高，以及你能否在它的产业分工链条上找到擅长的位置。 24、只要终局是让社会效率更高，就是成立的。中间很多都是阶段性的，过度关注必然眼花缭乱。 25、DeepSeek（跟幻方团队一样）也全是自下而上。而且我们一般不前置分工，而是自然分工。每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要push他。 26、我们选人的标准一直都是热爱❤️和好奇心👀，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。✅很多人对做研究的渴望，远超对钱的在意。 27、对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。我们就在做最难的事。【走捷径很容易，但它可能是错的。一般情况下，对的事情都很难。有时候你搞不清楚什么是难而正确的事，那就去选✅最难的一条路。——🌺左晖】 28、拿互联网的商业逻辑去讨论未来AI的盈利模式，就像马化腾创业时，你去讨论通用电气和可口可乐一样。很可能是一种刻舟求剑。 29、中国产业结构的调整，会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。 30、以后硬核创新会越来越多。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。 注： 1、「暗涌」：什么样的好奇心？ 梁文锋：对 AI 能力边界的好奇。 对很多行外人来说，ChatGPT 这波浪潮冲击特别大；但对行内人来说，2012年 AlexNet 带来的冲击已经引领一个新的时代。AlexNet 的错误率远低于当时其他模型，复苏了沉睡几十年的神经网络研究。虽然具体技术方向一直在变，但模型、数据和算力这三者的组合是不变的，特别是当 2020 年 OpenAI 发布 GPT3 后，方向很清楚，需要大量算力；但即便 2021 年，我们投入建设萤火二号时，大部分人还是无法理解。 2、「暗涌」：很多人以为搭这个计算机集群，是量化私募业务会用到机器学习做价格预测？ 梁文锋：如果单纯只做量化投资，很少的卡也能达到目的。 我们在投资外做了大量研究，更想搞清楚1️⃣什么样的范式可以完整地描述整个金融市场？ 2️⃣有没有更简洁的表达方式？ 3️⃣不同范式能力边界在哪儿？ 4️⃣这些范式是不是有更广泛适用？等等。 3、「暗涌」：过去幻方就有很强的技术和创新基因，成长也比较顺利，这是你偏乐观的原因吗？ 梁文锋：幻方某种程度上增强了我们对技术驱动型创新的信心，但也不都是坦途。⚠️我们经历了一个漫长的积累过程。外部看到的是幻方2015年后的部分，👉但其实我们做了16年。 4、「暗涌」：回到关于原创式创新的话题。现在经济开始进入下行，资本也进入冷周期，所以它对原创式创新是否会带来更多抑制？ 梁文锋：我倒觉得未必。中国产业结构的调整，会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。 5、「暗涌」：所以你对这件事也是乐观的？ 梁文锋：我是八十年代在广东一个⚠️五线城市长大的。我的父亲是小学老师，九十年代，广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家里来，基本就是家长觉得读书没用。 但现在回去看，观念都变了。因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了。 以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被事实教育。 当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。 我们只是还需要一堆事实和一个过程。

五六年前在陆家嘴听过安昀先生关于量化交易的演讲，今天读完本书，结尾的译者感言的作者列表第一位赫然出现的正是安昀——人生何处不相逢，相信坚持的力量！ 数学是一门关于鉴别和选择的学问。西蒙斯是一名数学家，它是将数学方法带入金融交易市场的“哥伦布”，开创了量化交易的先河。市场是充满噪音的，只有那些能消除噪音干扰，穿越迷雾，执牛耳者方能赢得交易的胜利。人天生是受欲望和情绪控制的动物，市场的复杂性也正是因为人的这些特性的叠加。世间万物皆有道，市场亦不例外。西蒙斯发现了隐藏在“周期性”下面的“回归均值”、“趋势”、“反转”，如何找到这些现象发生的临界点，数学无疑是当仁不让的选择。 群体性决策的水平总是低于个体决策，市场不止是一块经济的“晴雨表”，它更是一面参与者的镜子，一群人站在这块“镜子”面前的时候，往往就会失去“心静如水”的状态，总会被旁边的人所影响。五官最先连接的总是人脑的“系统一”——感觉和直觉，而代表“本我”的“系统二”需要耗费专注的原力才能发动，人类“避重就轻”的原生心理总是会驱使人首选“系统一”，欲望和情绪在市场中相互摩擦，贪婪和恐惧就是那泡沫中的眼泪。量化交易剔除了人的因素，将市场主体交给数学，它是那个“只看牌面，不看佛面”的机器，“只选最对的，不选最便宜的”，有了它的加持，市场这面镜子就失去了“反身性”的干扰，主人要做的就是循着它的指引，走过去，弯腰，捡起地上的钞票。 量化模型是市场的“数字孪生”，这个“孪生兄弟”越相似，这个模型的威力就越大。获取的信息越多，赢率就越高，这是香浓定律的本质。当今的市场，渐渐变成机器对机器的博弈，谁掌握的数据因子更有效，谁的胜率就更高。所以，量化策略制定者要回归“第一性原理”，回到数学的本质，做好鉴别和筛选。只有脱离人性的束缚，才能征服人性，以及人性主导的市场。