2022.3.17随笔
此随笔日记纯碎只是随便吹吹水罢，大盘往下走是大概率的事情，昨天的大阳出现预视为出现恐慌性爆杀的概率降低，我个人预计是短线一波小反弹或者横向震荡等30日线下来再孕量下一波往下走的行情较大，昨天的证券股里的：华林就非常明显地演示了一波“机器人量化软件操作行为”--我个人以为：这些操作的资金团队（可能会是N个）调度参与数十亿至百亿级资金运作，我个人觉得华林未来2个交易日内继续上冲的概率大，是否上板要看超级计算机的计算策略了，所以不要太在意，我一直觉得这短线买卖股票就像随意下一盘棋一样，你太在意会越走越错......祝君好运！2021年是量化私募的大年，百亿量化私募机构一年内新增16家，增幅超过130%，占到百亿私募机构总量的26.67%，规模100亿元以上的股票策略私募2021年收益榜单前十中，量化机构占据7席。
最具里程碑的变化出现在2021年二季度末，国内量化类证券私募基金行业管理资产总规模达10340亿元，正式迈过万亿关口，占同期证券私募行业总规模的21%，三年内实现了千亿到万亿的跃升。
以量化私募为代表，在国内还是新兴行业的量化投资，一面以惊人的速度跨越式发展，吸睛又吸金，一面又因为高风险、高收益、高门槛并不被广泛了解。
有关量化投资，很多人直观的印象是计算机自动高频交易。
2021年8、9月间，中国股市连续两个多月成交量突破万亿，当时市场有观点认为，是量化投资通过电脑程序自动下单的高频交易推高了成交量，造成成交量放大指数不涨，投资者特别是散户不赚钱的局面。
虽然随后不少业内人士解释，量化投资并不是成交量大增的主要推手，只占交易量的20%左右而不是传说中的50%，但量化投资相比传统主观投资交易频率更高、更依赖程序和计算机则是不争的事实。
这也是量化投资的逻辑基础，它不计较一城一地得失，通过持续频繁的交易，扩大交易范围，只要在足够多次的交易中盈利超过亏损，就算达到目标。
在采访中，金斧子基金销售公司量化研究员贾士杰拿抛硬币打了个比方说，如果抛出正面能赚1块钱，抛出反面亏一块钱，当抛出正面的概率是55%的时候，如果只抛一次，有45%亏钱的可能性。但是如果抛一万次，亏钱的可能性就变得很低了，如果抛的次数足够多，那一定是赚钱的。
量化投资的基础则是要通过大数据和统计学收集、处理和分析大量数据，以找出硬币抛出正面时的特点，并在此时下注以增加盈利的可能性。
回到其最主要的投资渠道股市，则是通过应用这些方法找出股票上涨前的特点和规律，并形成模型，一旦其覆盖范围内的股票出现相应热点，系统就会自动下单。 相比传统的投资方式，量化投资可谓“一台没有感情的投资机器”，不受情绪影响，快速处理大量信息，下单果断快速。
以证券投资为例，投资者盈利的基础首先是找出未来能够上涨的股票。量化投资之前，这一过程需要依赖投资者丰富的知识和经验积累，投资决策依靠其在此基础上的主观判断，有时甚至还需要有点玄妙的感觉。
长久以来，人们形容比较高明的投资为“艺术”。成功的投资者往往是金融界人士，有着良好的经济学、金融学背景，给人的印象往往是西装革履、工作环境高大上。
相比之下，量化将投资从“艺术”变成了“科学”，每一个投资模型、每一次下单，都是基于大量数据和计算的结果。这一逻辑下，量化投资从业者不再是西装革履的“金融范儿”，而更像程序员，“像搞IT的”。
盈立方投资管理公司策略总监李沐涵告诉本刊，他接触的大部分量化投资机构，工作场景更像互联网企业，每个人盯好几个屏幕，但屏上通常不是股票盘面和K线图，而是满屏代码，工作人员穿着也更像程序员，很少有西装、衬衫，而是无领上衣居多。
李沐涵说，由于数据变化快、需要随时沟通，工作人员通常在一个大开间办公，甚至团队负责人也没有自己的办公室，而是和大家在一起，有事随时喊一嗓子。
一位刚入职量化私募机构行政部门的人士对本刊说，她所在的公司，业务部门员工多是数学、物理、金融工程等偏理工科专业出身，高学历、高智商，不爱社交，不喜路演，甚至脸红结巴，让她这个长期在传统企业负责行政工作的人非常不习惯。
表象的背后，其实是量化投资与主观投资专业能力要求的区别。
天下武功，唯快不破。以快速、高频交易为突出特征的量化投资，快更是基础要求。这里的快，不仅包括其计算机执行策略快、下单速度快，也包括其收集、处理数据形成投资策略及模型的速度快。
作为一种更精细的技术，高频交易策略捕捉的是市场极为短暂的价格变化，需要在毫秒级别内完成交易，海外甚至已经到了纳秒级别。由于交易量巨大、订单都由程序自动完成，高频策略对网速和计算速度都有着极高的要求，每年买点GPU已经成为量化私募的标准预算，配置超级计算机也并不罕见。
2020年3月，著名私募量化机构幻方量化占地面积相当于一个篮球场的人工智能（AI）超级计算机“萤火一号”投入运作，据称累计投资超亿元。仅一年后，其第二代超算“萤火二号”交付使用，号称投资为10亿元量级，算力是上一代的18倍。
据行业内人士介绍，除了对计算速度和数量的极致追求，量化机构对人才的要求也不是一般的高，用句行内人的话就是“在全球范围内寻找聪明的脑袋”。
不少投资机构将目光投向互联网大厂。
以头部量化私募九坤投资为例，其交易量已有60%左右是由AI算法所驱动的，200人的团队七成是技术研究人员，大量来自阿里、腾讯、百度、Facebook、谷歌等科技公司，与金融投资机构相比，它更像是一家科技公司。
从一些机构的招聘信息来看，这几家投资公司的人才需求方向也主要是顶级程序员、软件工程师，985高校理工科是基本条件，顶级名校顶级院系，智商爆表，数学、物理计算机竞赛金银牌才是加分项。
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