这····用一级市场思维干量化投资

　　很多量化机构都在说自己也是一家科技公司，那么量化基金到底是不是一家科技公司？

　　前几年QIML提出一个词叫QuanTech（量化科技），目的是去概况这类的说法，现在来看也没毛病

　　对于量化基金而言，人工智能是一种工具，能帮助研究人员更快、更高效地开展工作，提升研究质量。更好的工具并不会取代研究人员，而是提升了优秀研究人员的价值。量化领域的瓶颈并非时间，而是思想。

　　当 AI 热潮席卷金融圈，一个看似完美的商业故事正在被反复讲述：用最前沿的强化学习算法征服交易市场，让 AI 像打败人类棋手一样收割市场收益，坐拥百万亿级金融市场空间，复刻科技公司的指数级增长。

　　三名前 DeepMind 研究员创立 AI 实验室 EquiLibre，将强化学习技术应用于无限注德州扑克后延伸至交易领域，与高频交易机构 Tower Research 合作实盘交易，获风投机构 Creandum 投资，估值达 5 亿美元，正是这个故事的最新注脚。风投机构为其买单的逻辑清晰又熟悉：代码、数据、顶尖工程师、可复制的算法、近乎为零的边际成本。这正是 VC 最喜欢的故事：一个产品，一旦成功，可以无限复制。

　　但只要把凯利公式作为标尺，我们就会发现：这更像是一场用热词包装的商业逻辑错配。AI 升级了量化的工具，却没有撼动量化行业的底层数学规律；市场可以给 AI 故事溢价，却永远绕不开 “优势决定仓位，容量决定天花板” 的铁律。

　　凯利公式诞生于赌场，却成为了交易界的资金管理圣经。它的本质很朴素：在一个有正收益期望的赌局里，最优下注比例只和你的胜率、盈亏比有关，和桌上有多少钱、别人下了多少注毫无关系。下注太少，浪费了优势；下注太多，长期必然爆仓。

　　量化交易本质上就是一场连续进行的、无限局数的赌局。每一套策略的 “优势”，就是它能捕捉到的市场定价偏差；而它的 “下注上限”，就是策略的容量——再多的钱进来，要么收益被稀释，要么直接冲击市场，反过来吃掉自己的利润。

　　西蒙斯和他的大奖章基金，是这条规律最忠实的践行者。作为史上最赚钱的量化基金，它本可以轻松募资到千亿规模，但它主动把规模锁死在百亿级别，宁肯把利润全部分红，甚至清退外部投资者。不是它不想赚更多，西蒙斯最清楚：数学规律不会向财富欲望妥协，突破容量边界的下场，就是优势消失、神话破灭。

　　这恰恰是当下 AI 量化叙事最容易忽略的前提：再先进的算法，只要它还是在赚市场定价错误的钱，就逃不开容量的诅咒。

　　风投行业的信仰，是网络效应和规模经济。从社交软件到 SaaS 服务，成功的科技公司都遵循同一个增长曲线：用户越多，产品体验越好，成本被无限摊薄，最终形成护城河，实现非线性的指数增长。风投赌的，就是这种 “越用越值钱” 的正反馈。

　　但量化交易的逻辑，刚好是反过来的。一套有效的交易策略，本质是发现了市场上的一个 “漏洞”—— 某类资产的价格偏离了合理价值。你用这个策略赚钱的过程，就是在填补这个漏洞。你投入的资金越多，漏洞填得越快；模仿你的人越多，漏洞消失得越早。规模不会放大你的优势，只会加速优势的消亡。这就是量化行业的 “规模不经济”：每多投一块钱，边际收益都是递减的，甚至会变成负数。

　　风投的经典操作是 “砸钱换规模，用规模换壁垒”，但这套打法放到量化里，就是 “砸钱换规模，用规模加速策略死亡”。用科技公司的估值框架给量化公司定价，就像用跑步的配速去评价游泳运动员，看似都是速度竞技，底层规则完全不同。

　　EquiLibre 的投资方显然也意识到了这个问题，于是他们讲出了新的故事：这不是一家对冲基金，而是一家 AI 实验室，交易只是第一个落地场景。他们要做的不是一个策略，而是一个能不断产出新策略的 “工厂”。

　　“策略工厂” 的叙事很有诱惑力：既然单个策略会失效，那我就用 AI 源源不断地生产新策略，旧的失效了，新的马上补上，永远保持优势。EquiLibre 也用谷歌的发展路径自比：先用搜索业务赚现金，再用现金支撑更多前沿探索，最终长成科技巨头。

　　但这个类比，从根基上就站不住脚。谷歌的搜索业务，本身就是一个具备规模效应的复利生意 —— 用户越多，数据越多，搜索结果越精准，广告收入越高，是典型的 “越用越值钱”。它的现金牛是增长的引擎，而非消耗品。但交易收益恰恰相反，它是消耗品。策略用一次，优势就少一分；规模扩一分，衰减就快一分。用交易收益反哺研发，本质上是用一个不断衰减的现金牛，去支撑不确定的未来研发，和谷歌的复利式增长逻辑完全相反。

　　更重要的是，“AI 能持续产出新策略” 这件事，目前还只停留在回测里。量化行业最昂贵的鸿沟，就是回测和实盘的差距。历史数据上表现再完美的策略，放到真实市场里都可能一败涂地。EquiLibre 声称新一代模型比上一代强 10 倍，但这是回测里的结果；它声称上线以来零亏损，但上线时间短，又恰逢市场普涨，是顺风局里的战绩，没经历过 2007 年量化地震那样的极端压力测试。没有经过牛熊周期检验的优势，都算不上真正的优势；没有实盘验证的 “策略工厂”，更像是一个美好的愿景。

　　当然，我们不能否认 AI 对量化行业的价值。量化行业早就在用机器学习，甚至在 “机器学习” 这个词流行之前，量化研究员就已经在用统计模型、算法模型捕捉市场规律。AI 的出现，确实提升了研究效率，让研究员能处理更复杂的数据、挖掘更隐蔽的规律。但 AI 是工具，不是魔法。它可以帮你更快地找到定价错误，却不能让定价错误消失得更慢；它可以帮你优化策略参数，却不能突破策略的容量天花板。量化行业的终极约束从来不是算力，也不是算法速度，而是 “想法”——是对市场规律的洞察，是全新的盈利逻辑。好的工具能放大优秀研究员的价值，却不能凭空创造出源源不断的新优势。

　　未来量化竞争，不是谁拥有更多AI，而是谁拥有更强的“Alpha生产系统”。

　　未来顶级量化机构可能不是“找到一个超级模型”，而是建立一个Alpha工厂，它不是依靠某一个策略，而是建立了一套持续产生策略的科学体系。

　　对于中国量化私募，过去几年中国量化行业高速发展，很多机构在GPU规模、数据量、工程能力、模型复杂度等方面进行竞争。但长期来看，真正决定胜负的是：

　　此外，对于规模管理能力，QIML觉得AUM是起点而不是终点，每家得清楚的知道自己的边界。

　　如此，未来量化竞争的核心不是谁拥有最强的AI，而是谁拥有发现、验证、复制和替换 Alpha的能力。

　　5 亿美元的估值，更像是 AI 热潮下，风投对 “金融+AI” 赛道的一次溢价下注。它赌的不是 EquiLibre 当下的交易收益，而是 AI 技术未来的想象空间。但商业的本质永远不会被热词改写。只要交易的盈利基础还是市场的定价偏差，凯利公式的约束就永远存在；只要策略遵循“规模不经济”的规律，量化基金就永远成不了真正意义上的科技公司。

　　AI 可以让量化行业变得更高效、更智能，但它没有颠覆数学，也没有改写商业规律。

　　所有脱离底层逻辑的估值，最终都会向价值回归——毕竟，在交易的世界里，所有超出优势的下注，最终的结局都是被市场清算。

　　民警救了位拾荒老人，后来把他关进看守所：老人大热天捂得严严实实，身上没有手机、身份证令民警起疑，核查发现其竟是潜逃16年逃犯

　　据“平安内蒙古”微信公众号消息，8月3日16时许，内蒙古赤峰市松山公安分局兴安派出所接到群众报警称一位老人晕倒在路边，情况不明。值班民警迅速抵达现场，只见老人身穿长袖长裤、帽子口罩捂得严严实实，瘫倒在地呼吸急促、意识模糊。民警立即帮他取下口罩，拨打120急救电线小时前

　　韩协被曝曾为外籍裁判安排多次性招待，足协官员：现在已完善相关制度，并将严格遵守

　　据环球网：韩联社、韩国《首尔经济日报》等媒体6日报道，韩国足协被曝于15年前在韩国队比赛前为外籍裁判安排多次性招待。据韩国足坛当天消息，韩国国会某议员办公室确认了韩足协于2011年至2012年向10多名国际级裁判提供色情招待的事实。

　　组织卖淫集团主犯余井红（女，27岁），毒品犯罪集团主犯王开坚（男，39岁）被通缉

　　上海“恒大虹桥国际”将被拍卖，起拍价高达78.4亿元！许家印8年前斥巨资买下，烂尾至今

　　阿里资产平台显示，“恒大虹桥国际”项目土地使用权及在建工程将于8月31日10时开拍，起拍价约78.43亿元，保证金4亿元，加价幅度500万元，竞价周期1天。标的位于上海闵行区申长路979号，包含土地使用权及在建工程，其中，土地使用权方面，合计面积92132.

　　据伊朗方面5日消息，伊朗总统佩泽希齐扬说，目前与伊朗最高领袖穆杰塔巴联络“非常困难”，一些人利用穆杰塔巴的正常决策过程在伊朗内部制造分歧。△伊朗总统佩泽希齐扬(资料图)佩泽希齐扬说，穆杰塔巴曾在决策过程中表示，尽管自己原则上持反对意见，但如果相关程序推进，他也会接受。

　　清远两女孩出生时被抱错，长大后一人确诊血液病，一人确诊抑郁症，最新消息

　　37年前，广东清远两女子出生时在医院被抱错，2025年，经亲子鉴定后，她们找回了各自的亲生父母，双方家庭已向法院起诉涉事清远市人民医院，要求赔偿损失，该案将于8月13日开庭审理。

　　赛格1154万违约金争议：单方认定套券606万，审计为何仅认289万？

　　赛格单方面认定利和公司违规套券金额达606.72万元，据此算出1154.6万违约金并已于2021年全额执行完毕。这个数字乍看之下，合同条款白纸黑字、商户自己也书面确认了，似乎是一笔板上钉钉的违约赔偿。这个判断放在合同文本层面，确实有它的依据——合同第16.