Episodi
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本期节目是和动态平衡播主李轶联合制作，欢迎在小宇宙上关注他们。本期话题：个人投资者是否可以借助量化工具来帮助我们更好的做投资。我们分别探讨了转型量化需要关注的问题，比如什么是量化，与主观投资之间的区别，如何入门量化，对比炒股，买基金，买理财的性价比如何， 以及 AI 给个人量化带来了哪些新的可能性。最重要的是打消了我一个很大的疑虑，个人量化和机构量化之间是否是零和博弈，个人有哪些优势？最后我们也聊了聊财富，AI 与人之间的关系。音频由李轶录制和剪辑，特此鸣谢！嘉宾&主持： 李轶 动态平衡主理人时间线：00:02:05 Aaron 简介： 警察，互联网从业者，互联网业者, 一成不变， 令人乏味， 主动选择，改变人生轨迹；00:05:43 李轶的投资理财经历，取得了一些结果，更多靠运气，从炒币的投机者到严肃的投资理财爱好者的转变；00:11:11 Aaron 的创业经历， 从自然语言处理到量化框架的决策过程；00:20:12 开源量化工具的商业化可能性探讨， 在 AI Coding 的能力大幅提升后， 面向个人的量化工具， 在重新获得可能性00:39:37 🌟 个人量化投资的性价比问题，生产资料成本， 时间成本，机会成本， 与自己炒股，买基金，买投顾相比怎么样？00:57:04 🌟 个人量化与机构量化的优劣势比较，量化本质是一种投机，个人在资金体量，成本，投入产出比等诸多方面较机构有明显的优势？01:09:59 🌟 人和工具之间隔了一层 Agent，量化工具不会被模型吃掉？量化追求的是输入输出的确定性以及结果的可复现性， AI 可以加速策略的研发但不会替换工具；01:21:27 人与 AI 之间的关系 ；01:25:54 🌟 机器没有权力成为财富的所有人。这可能不仅仅是一种伦理和法律要求，也是宇宙的法则；01:38:17 当你了解 AI 越多，你就会越了解你自己。01:43:02 李轶尝试让 AI 来自己对齐，并且蒸馏自己01:46:55 相比 AI 人类拥有终极的自由，可以选择如何训练自己的大脑01:53:39 🌟 当你被抛入了一个本来没有意义的世界，而你又躲不开死亡，如果你不想逃避，那么你一定想要认真活
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小龙虾是今年最火的现象级现象。
为什么要养虾？它会如何改变你我的生活？是该养虾（openclaw）还是养马（Hermes）？这两者之间最根本的差别是什么？
Aaron（匡醍量化）最近把Openclaw 和 Hermes装了卸，卸了装，反复多次，总算玩出了一点心得。
Openclaw 更像手动档，但一旦运行起来，它的多 Agent 并发模式，可以让你拥有一个真正的虚拟团队；Hermes 则简单易上手，很快让你进入舒适区。
我们还发现，虚拟团队与真人团队其实没有什么不同。兵熊熊一个，将熊熊一窝。当我们使用很强的大模型来做项目经理时，活就拆得细、干得顺；当使用弱的大模型来做项目经理时，活就推不下去，总在绕圈子，出了问题相互推诿，找不到根本原因。
我们还发现，虚拟团队也有自己的情绪！如果你对它们发火，他们就会陷入自保状态，所有的上下文都用在为自己辩解上，而忽略了真正该做的工作，这与人类团队何其相似！
只有完全懂得 AI，才会真正懂得我们人类自己。-- Aaron
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Episodi mancanti?
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A 股量化圈 「回测易、实盘难」 的问题有很多，「因子空头」就是其中一个。
A 股个股做空受限，很多因子看似多空组合收益亮眼，实则收益全靠普通投资者无法兑现的空头端，能参与的多头端反而跑输基准，而传统 ICIR 配权还会错把这类因子当成优质标的。带权重 ICIR、空头剔除法等传统解法，又深陷参数敏感、易过拟合的困境。
国盛证券 2019 年提出的顶端优化模型堪称破局关键 —— 灵感源自搜索引擎 “聚焦顶端” 的逻辑，只留前 30% 高收益正例、后 30% 低收益负例，剔除中间干扰，靠 TOPPUSH 算法自动学习最优因子权重。
2010-2018 年回测验证，该模型实现 19.47% 年化收益、3.489 信息比，最大回撤仅 3.76%，顶端正例率 63.8%，既优化了因子空头难题，又摆脱参数依赖，成为量化多头策略的稳健增效方案！
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【不同半衰期下带权重的ICIR表现】
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“衍复” 之名，源于 “反复推衍、持续钻研” 的量化初心，正如 “research” 暗含的重复搜寻之意。
这家由物理奥赛金牌得主、MIT 双学位学霸——高亢创立的量化机构，从 2019 年成立到跻身行业 “四大天王”，仅用一年多便晋身百亿私募，其发展速度与投研逻辑备受关注。
本期播客，我们将通过拆解衍复的公开报道，探讨一下几点：
1、“量化不可能三角”（规模、业绩、回撤）是什么？
2、如何评估一个策略容量： 用日线 / 分钟线数据回测，结合滑点控制、成交量匹配算法；
3、量化资金规模越大越好吗？个人量化的优势是什么？
4、衍复的核心招聘标准：兴趣为先，能力为基，寻找能长期深耕量化研究的顶尖人才。
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本期我们聚焦进化论资产创始人王一平的深度访谈，解锁 “有逻辑的量化投资” 核心密码！
非名校出身却凭 10 万本金 50 倍增值创业，从主观投资成功转型量化的他，为何坚决 “手写因子”、拒绝过度依赖机器学习？
逻辑类因子如何在 2024 年小微盘股大跌中精准控回撤？
主观转量化的 1 年读 200+论文、本土化改造 Alpha101 因子的实战路径，又能给从业者带来哪些启发？
我们还将用通俗语言拆解「端到端」与「非端到端」模型差异，分享旧因子挖新价值的实操方法，无论你是量化新手还是行业老兵，都能在这场干货满满的解读中收获策略迭代灵感！
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本期聚焦百亿老牌量化私募洛书投资，深度剖析创始人谢冬的投研逻辑与管理理念。
我们以《量化长跑者 十年拓荒路》专访为蓝本，从洛书「先验性因子锚定经济学规律」的核心策略出发，对比其与同业「历史重演」统计套利的本质差异；
结合理论型驱动与数据驱动型阿尔法模型的底层框架，辅以贝叶斯统计视角的深度解读，清晰拆解「波动率等权」的精细化风控体系与组合加权模型的实操逻辑。
跟随行业领军者的思路，穿透量化投资的底层密码，领略百亿私募稳健长跑的核心心法。
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感恩我的各位原始股东25年的支持！！！
2025 年最后一天，《量化好声音》首份年度复盘重磅来袭！
从「年度最赚钱量化策略」、「年度最赚钱量化私募」、「年度量化高光事件」、「年度最揪心时刻」以及「年度最爱用工具」这五条线来回顾2025 年的量化故事：
1、中证 2000 指增以 56.72% 年化收益登顶，量化多头、红利低波策略多点开花；
2、灵均投资从合规低谷逆袭成收益冠军，新 “四大天王” 重塑机构格局；
3、私募规模破 22 万亿，10 万 + 平台内容见证量化全民化浪潮，幻方 DeepSeek 大模型让行业技术破圈；
4、12月速度特权监管风暴引发行业揪心博弈，AI 则从 “加分项” 变身量化必备利器；
5、年度爱用工具当属 AI 与 python ！！
26年想更上一层楼，那就多按一层楼层～
爱你老己，我们26年见！！
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量子计算是否能在极端行情发生时做出及时的响应？
本期内容以 2010 年“闪电崩盘”事件为切入点，探讨极端市场环境下传统经典计算面临的“维度灾难”与算力瓶颈。在由高频算法主导的现代金融市场中，面对资产间非线性关联与海量风险因子的爆发式增长，机构亟需在毫秒级时间窗口内完成从风险敞口评估到动态对冲策略构建的复杂运算，而这正是量子计算介入的核心契机。
我们将简要解析：
1、量子比特的叠加态与并行性如何为大规模数据处理提供指数级算力支持
2、当前 NISQ（含噪中型量子）时代的混合架构必然性。
3、量子技术在债券交易、衍生品定价及风险管理三大领域的应用潜力
4、针对量子计算高昂的硬件成本问题，分析了 QaaS（量子即服务）模式如何通过算力共享与云端部署，推动技术从实验室走向商业化落地
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面对动辄几十万盈利的“打新”机会，选择放弃的人是“傻瓜”还是“智者”？
本期内容我们将一起剖析，新股弃购背后关于资金门槛、破发恐惧与规则风险的理性考量。更重要的是，当“打新”这条路过于拥挤，我们还有另一条通往财富的路径：一个曾将新股涨停板预测误差控制在0.5个板以内的XGBoost机器学习策略，教你如何在二级市场科学“掘金”。
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我们见证了GPT如何通过“阅读”万卷书，成为了无所不知的语言大师。但如果，AI开始“阅读”金融市场这本最复杂、最混乱的“天书”，会发生什么？
长期以来，从经典模型到机器学习，AI在金融市场的表现始终不尽如人意，它们如同只会认字母、不会读单词的孩童，在充满噪音和诡计的K线世界里反复迷失。
本期内容，我们将深度剖析一款名为 Kronos 的开创性模型。它首次将K线数据真正作为一种“语言”来对待，通过独创的“分词”技术，让AI学会了理解K线的形态、读懂量价的配合、甚至领悟市场情绪的起伏。
- 它为何能克服传统模型的缺陷？
- “零样本”预测的惊人能力从何而来？
- 它究竟是下一个Alpha利器，还是又一个“学术玩具”？
让我们一起揭开Kronos的神秘面纱，探寻它为量化交易所带来的范式级革命与全新思考。
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量化传奇人物 Max Dama 的非典型逆袭之路：他出身佛罗里达偏僻地区，曾是沉迷冲浪的 “佛系” 少年，借哥哥光环进入优质寄宿学校后觉醒，结缘 AI 与交易。
伯克利时期疯狂求学拿下四学位，创立交易俱乐部、撰写60页量化 “红宝书” PDF；求职屡遭碰壁后，终在高频交易巨头 Headlands Technologies 立足，分享其 “垂直整合”“极度透明” 的公司文化及 HFT 核心见解。
Max Dama的故事打破传统量化 “天才模板”，传递极致投入与无私分享的内核，给行业从业者及迷茫者以启发。
本期播客重点：
1）Max眼中的高频交易HFT是什么？
2）为什么Max认为大语言模型（LLM）对 HFT 没啥用？
3）Max Dama撰写的脑筋急转弯集锦【请扫码添加听友群获取】
4）Max撰写【60页PDF】请扫码添加听友群获取
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“10送10派10”后，你的股票市值会翻倍吗？
本期播客我们将探讨：
1）为何公司要派股派息？
2）除权除息如何扭曲K线图？
3）量化回测中的“复权”概念是什么？
4）前复权与后复权有何区别？
5）加减法复权与比例法复权有何区别？
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量化两大 “门派”——P-Quant 与 Q-Quant，恰似武侠小说中的 “剑宗与气宗”，围绕 “真实概率测度” 与 “风险中性测度” 展开核心较量！
衍生品定价、FICC、风控等，正是 Q-Quant 的主场；而我们常聊的多因子选股、高频交易、超额收益 α，则是 P-Quant 的战场。
P-Quant 扎根买方（对冲基金、私募），信奉 “市场无效”，靠历史数据刻画真实概率，从海量信息中预测资产走势，捕捉被低估的赚钱机会；Q-Quant 立足卖方（投行、券商），坚守 “无套利” 底线，用几何布朗运动、鞅理论等硬核数学模型，给衍生品算出唯一公允价，既支撑产品创新，又守护市场交易秩序。
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本文聚焦与 “打板” 逆向的量化交易策略 —— 首板低开策略，深度拆解其核心逻辑与实战价值。该策略以 “首板涨停 + 60 日相对低位 + 次日低开 3-4%” 为核心筛选条件，搭配开盘买入、日内分时段止盈清仓的短线规则，2019 年底至 2025 年 10 月回测实现 826.68% 总收益、48.61% 年化收益，最大回撤仅 27.05%。
其核心优势在于近乎零相关的贝塔值（0.06）与高达 0.447 的阿尔法值，实现独立于大盘的超额收益，相较沪深 300 近 10 年 3.97% 的年化，超额收益达 11 倍。策略在 “投资不可能三角” 中主动放弃高频率，换取 59.9% 的胜率与 2.18 的高盈亏比，信号稀缺与市场周期依赖（适配熊市 / 震荡市、牛市易空仓）是其核心边界。
内容还解析了策略参数设计逻辑、实盘滑点风险，以及作者拒绝因子排序避免过拟合的量化思维。
我们开设了《量化24课》、《因子分析与机器学习策略》、《量化人的Numpy与Pandas》，为量化交易者提供兼具理论深度与实操价值的参考，欢迎大家咨询👏👏
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97.12% 量化人都在用 Python！
但让这门 “量化母语” 真正落地的，是 NumPy 与 Pandas 这对 “黄金搭档”—— 它们在数据分析领域的渗透率超过64%！不仅如此，他们还是 alphalens、vnpy 等主流工具的底层核心。NumPy 靠高效计算撑起海量数据运算，Pandas 用标签、时间序列功能让金融数据处理变简单，两者缺一不可。
想避开空洞语法，直接掌握量化实战技巧？《量化人的 NumPy 和 Pandas》这门课程扎根真实场景，拆解源码、规避踩坑，现在仅需「99元」就能打通 “技术 + 业务” 壁垒，新手入门、职场提效都适配，快速拿捏量化必备核心技能！
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【本期播客涉及的英文名词】
量化相关：alphalens、backtrader、tushare、akshare
数据类型：Panel Data（面板数据）、Series（一维数据）、 DataFrame（二维表格数据）
Pandas函数：DatetimeIndex、rank（）、.qcut()、drop_duplicates（）、fillna（）
Wes McKinney 撰写：《Python for Data Analysis》
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本期内容围绕 Reddit 量化板块（r/quant）热议话题展开：实盘场景中，逻辑简洁、参数精简的交易策略为何常比复杂 AI/ML 模型展现更强的收益稳健性？
万能的网友纷纷献策，讨论围绕一下几点展开：
其一，复杂模型易受 “偏差 - 方差权衡” 影响，在高噪声市场数据中过度拟合历史随机波动，陷入 “数据窥探” 陷阱，导致回测与实盘表现严重背离；
其二，复杂策略高换手率引发的滑点、手续费等隐性成本，往往侵蚀全部理论收益，甚至造成实盘亏损；
其三，高频交易（HFT）场景下，简单策略的低计算延迟适配 “速度制胜” 的核心需求，复杂模型的运算耗时易错失套利窗口。
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ESG，是驱动未来的资本革命，还是“漂绿”的营销骗局？当MSCI、标普、华证、万得等机构对同一家公司给出不同“分数”，投资者该信谁？本期节目将带你深入ESG评级的“黑箱”，以A股公司“水井坊”为镜，剖析国内外评级体系的真实逻辑。我们还将揭示A股市场的“ESG折价”现象——为何ESG低分公司反而回报更高？这背后隐藏着怎样的投资机遇？
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刷爆全网的 “技能五子棋” 竟能解读量化交易？从 “飞沙走石” 掀掉对手棋子，到 “力拔山兮” 直接掀棋盘，这些看似无厘头的神操作，实则藏着与量化策略的奇妙对应 —— 高频交易的 “闪电套利” 像极了 “飞沙走石”，“订单簿诱骗” 是量化版 “调虎离山”，10 亿大单拆分靠的是 “庖丁解牛” 的精准。本期播客用技能五子棋的脑洞视角，拆解攻击、执行、生存三类技能对应的量化逻辑，让量化知识也能玩着学！
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为什么在投资中，我们似乎永远无法找到一个“全都要”的完美策略？是我们的方法不对，还是某种底层规律限制了我们？
本期播客，我们将深入探讨交易策略背后的“物理定律”——由 高胜率、高赔率、高频率 构成的“不可能三角”。
我们将通过三位广为人知的投资人：沃伦·巴菲特、乔治·索罗斯和詹姆斯·西蒙斯，为您剖析他们分别代表的三条截然不同的投资道路。他们是如何在这个“不可能三角”中做出取舍，从而分别走向了“高胜率+高赔率”、“高赔率”和“高胜率”的卓越之路？
理解他们的选择，将帮助你更清晰地定位自己的投资哲学。、
【期望公式】
期望收益 = 胜率 * 平均盈利 - (1 - 胜率) * 平均亏损
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想在成千上万只股票里挑出能持续上涨的 “好苗子”，却总纠结 “选业绩好的？还是估值低的？”本期内容就用通俗视角，拆解量化投资的核心黑话 ——“因子”，帮你跳出选股迷茫。
因子不是随便的 “选股技巧”，而是股票收益的 “营养成分表”：能精准拆解一只股票的长期表现，且必须闯过五关才能被认可 —— 经得起几十年牛熊的 “持续性”、跨美股 A 股的 “普适性”、换市盈率 / 市净率定义仍有效的 “稳健性”、算上交易成本还能赚钱的 “可投资性”，以及有经济学逻辑的可解释性。
但找到因子只是第一步：直接用 PE 选低估值股，会不小心重仓银行股（天然 PE 低）；用高 ROE 选好公司，又会偏向大盘股 —— 这就是因子被 “行业、市值” 污染了。于是有了市值中性化和行业中性化的方法。
最后，通过 “排序分组+ 多空组合”，就能画出因子收益率曲线，看清这个因子到底能不能赚钱，帮你彻底吃透量化黑话，掌握专业选股的底层逻辑。
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