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1. 从“科技英雄”到“量化镰刀”的争议漩涡

最近，幻方量化的老板、DeepSeek 的创始人梁文锋，在舆论场上坐了一趟过山车。

几个月前，他是“全村的希望”，是以一己之力硬刚硅谷巨头的“科技英雄”；几个月后，伴随着 A 股市场的震荡，他被推上了审判席，被指责为“量化镰刀”，是割 2 亿股民的资本镰刀。

连知名投资人段永平都直言：“AI 对炒股票的人会很危险。因为你炒不过梁文锋，所以你会成为‘韭菜’。”

这种情绪的爆发点，除了 DeepSeek 的光环效应反噬，更直接的导火索是近期关于“交易所清理量化私募服务器”的传闻。市场传言，部分量化私募部署在交易所机房内的服务器可能要被迫“搬家”。

为什么这个“搬家令”引爆了舆论？因为普通散户发现，这些高频交易机构将服务器直接安插在交易所机房里，通过物理距离只有“几米”的优势，赢取了微秒级的交易时间。这种被称为“主机托管（Co-location）”的特权，本质上是一场不公平的“抢跑”：别人在起跑线就位，它们直接站在了终点前几米。这正是股民们愤怒的燃点——量化赢的不是技术，而是制度漏洞和资本特权，收割散户的行为被视为“合法”作弊，从而引发了“干脆取消量化”的集体呼声。

这种愤怒的内核，是将量化视为“特权阶级的利器”。于是，一些不明真相的散户和煽风点火的自媒体：你一边用 DeepSeek 搞 AI 普惠，许诺技术服务大众；一边却用幻方的高频算法在股市里“抽血”。这种巨大的分裂感，使得他从“科技英雄”迅速沦为“道德上的罪人”。

但这不仅仅是个人的道德审判，更是一种对量化交易的集体拷问。我们不禁要问：梁文锋到底是用 AI 颠覆了世界，还是把他在金融市场磨炼出的“最快的刀”，换了一个地方“切菜”？而作为争议主角的量化交易，究竟是金融创新的驱动力，还是潜藏在市场深处的洪水猛兽？

2. 量化交易到底是什么

要回答这些问题，我们得先放下情绪，搞清楚量化交易到底是什么。

正如“量化鼻祖”吉姆·西蒙斯（Jim Simons）说：“交易要像壁虎一样，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。”

量化交易就是那只耐心潜伏的壁虎。它用算力代替情绪，在海量数据中等待着“蚊子”（错误定价）的出现，并在微秒间完成捕食。它所扮演的角色，是个冷静、不带感情的数学家，只盯着转瞬即逝的“统计学漏洞”。

一套量化策略的玩法，说白了主要就三步：

1. 找规律建模——从市场里发现定价偏差和套利机会，然后把它变成数学模型。
2. 回测优化——把这个模型扔到历史数据里反复测试、调整，看看好不好用，同时设定严格的风控规则。
3. 自动化执行——最终交给算法，在实盘中不带情绪地完成交易。

这三步形成了一个完整的科学闭环：从发现机会到验证再到执行，全流程都是数据说话。

这一整套体系所依赖的，不单纯是大家所关注“几米”物理速度特权就能实现，更重要的是 “算法优势” —— 包括发现规律的建模能力、验证规律的统计能力、执行规律的工程能力。这才是它的技术内核。

所以量化的核心价值，是用科学方法建立系统性优势。它在市场里主要干两件事：

第一，充当市场的“润滑剂”量化程序像台永不停歇的机器，用高速交易“熨平”买卖价差，大幅降低所有人的交易摩擦成本。它在毫秒间为市场注入流动性，让交易更“丝滑”。

第二，扮演价格的“自动校准器”量化算法用冰冷的逻辑和强大算力，逼着市场价格更快、更准地反映所有信息，迅速消除因情绪和滞后带来的偏差。就像经济学家萨缪尔森说的：“统计学就是最可靠的工具。”

但这种对效率和理性的极致追求，塑造了量化独特的优势，也埋下了其特有的风险。

首先，我们必须明白量化策略具有极强的衰减性，即“反转特性”。一个被市场证明有效的“漏洞”，一旦被大量的资本和机器发现并利用，其利润空间会迅速被挤压。更危险的是，当大量策略逻辑相似时，遇到“黑天鹅”事件就可能集体行动，引发“机器人踩踏”，反而会加剧市场波动，甚至瞬间抽干流动性。

说白了，量化交易就是一场用数学对抗人性的游戏。它既不是天使也不是魔鬼，而是一把极其锋利的双刃剑——用好了能提升市场效率，用不好或监管不到位，它自己就会成为新的风险源。这把剑到底指向哪里，不取决于剑本身，而取决于握剑的手和制定的规则。

3. 为什么 DeepSeek 诞生于量化公司

说到这儿，这事儿就有点魔幻了。玩量化的在股市里被骂成“镰刀”，可偏偏这群“镰刀匠”，造出了让中国 AI 挺直腰板的 DeepSeek。

为什么是管理规模几百亿的幻方，而不是手握千亿现金流、坐拥海量数据的腾讯、阿里、字节这些巨头，率先搞出了震惊世界的大模型？

答案不复杂，就藏在两个字里：生存。

互联网巨头搞 AI，首先要过“KPI 审判”：这玩意儿能马上赚钱吗？能拉动核心业务吗？这种功利主义，让它们的 AI 布局成了霰弹枪——四处开花，但打不穿硬骨头。更致命的是组织困境。巨头内部山头林立，数据是各家私产，算法是部门护城河。想集中力量搞统一大模型？先得耗费大量精力打通内部的数据孤岛，弥合部门间的目标分歧，再平衡好各业务线的短期业绩压力。等会开完了，共识达成了，风口早过去了。

反观幻方，它的目标很纯粹：在金融市场里，比对手早一秒发现规律。所有资源都得为这个目标服务，这催生了一种偏执的哲学：为了赢，可以押上一切。正是这个目标，触发了一场停不下来的技术“军备竞赛”。，他们必须不断找新数据、新方法来维持优势。处理海量复杂数据时，传统模型不够用了，只能硬着头皮搞更复杂的深度学习。但复杂模型训练太耗时，在“时间就是金钱”的战场上，这等于自杀。

于是，竞赛就不只停留在“设计策略”的层面，必须下沉到“重造引擎”。他们开始亲手改造从芯片通信到编译器的整个技术栈，就为了榨干硬件的最后一滴性能。

DeepSeek——正是这套为金融预测打造的、极致高效的“专用计算反应堆”，却意外被发现也能进行“核聚变”。虽然巨头们不缺造反应堆的钱，但他们缺乏那种“不造出更快引擎明天就会死” 的生存恐惧，与押注单一未知路径的魄力。

因此，当我们将目光从公司模式拉回到创始人身上时，那种剧烈的形象反差便不难理解：“科技英雄”与“量化镰刀”，恰是其所缔造的、同一套“极限生存哲学”在不同战场的集中投射：在股市的修罗场，它淬炼为精准狩猎的“快刀”；在AI的无人区，它则锻造成开疆拓土的“重剑”

DeepSeek 的诞生，并非源于造福大众的愿望，而是顶尖生存者为赢下自己的战争，被迫改写了底层规则。这并非孤例。 中国过去几十年在基建、通信等领域的跨越式发展，同样遵循着“最迫切的应用需求，催生最极致的工程技术”这一铁律。幻方的故事，正是这条法则在微观竞争中的又一次应验：最颠覆性的创新，往往并非源于规划，而是孕育于最极致的生存竞争。

4. 量化交易与工业软件：数字孪生的跨界同源

而这把“重剑”最奇妙的地方在于，它不仅能切开 AI 的未来，还意外地揭示了一个真相：量化那套靠数据和模型说话的“科学思维”，本质上是一种通用语言。

金融只是它最早熟练掌握的方言。一旦走出交易大厅，你会发现同样的语法，正在解读完全不同的世界。

工厂调参数、电网做调度、飞机搞检测……这些看似和炒股八竿子打不着的领域，其实都面临同一个核心难题：决策成本太高，容错率太低。你不可能为了测试新工艺就停掉整条产线，也不可能为了优化电网调度就让城市冒停电的风险。

于是有意思的事情发生了：那些原本为金融市场设计的海量数据实时处理能力、复杂场景快速仿真技术，突然被发现——这不就是工业界梦寐以求的解决方案吗？

只不过在工业流水线上，被仿真的不是 K 线图，而是温度、压力和电流的曲线；被优化的不是投资组合，而是生产效率和能源消耗。

这个技术迁移的故事，其实早有预兆。 量化玩家们最早用来做策略回测的工具，很多就是工业界成熟的仿真软件，比如 Matlab 的 Simulink 模块。这事儿反过来想也成立：能模拟一个电力系统稳定性的工具，凭什么不能模拟市场价格的波动规律？

而随着量化对数据处理的要求越来越高，更新的工具开始涌现。比如在量化圈子里颇有名气的 DolphinDB，最初就是为了处理金融市场的海量行情数据而生。但有趣的是，工程师们很快发现，它处理高频时序数据的能力，用来采集工厂传感器数据、监控电网实时负荷，同样得心应手。

这背后的道理很简单：股市的 tick 数据和工厂的温度曲线，在数学上都是时间序列。 能毫秒级分析股价变化的引擎，自然也能实时监测设备的振动异常。

这不是简单的技术迁移，而是思维模式的胜利。 同一套“建模-验证-优化”的逻辑框架：

• 在华尔街，它叫 “策略回测”，用来验证交易模型
• 在发电厂，它叫 “数字孪生”，用来模拟电网运行
• 在飞机装配线，它叫 “虚拟调试”，用来验证检测规则

看两个具体例子就明白了：

• 电网结算：以前调整电价规则要在不同系统间折腾。现在用这套方法论，在 DolphinDB 这类时序数据库上建模仿真，改个参数就能看到全网影响，又快又准。
• 卫星质量监测：单颗卫星往往需要同时监控数以万计的遥测指标，并匹配上千条状态判别与告警规则，逻辑高度复杂。用量化领域打磨出的状态引擎技术（同样是 DolphinDB 的强项），能把复杂规则拆解配置，实时仿真验证，效率翻倍。

你看，当大家还在争论量化是不是金融投机时，像 DolphinDB 这样从量化战场淬炼出来的技术工具，已经悄然成为了工业智能化的“基础设施”。

这不是偶然的技术外溢，而是科学方法论的必然延伸——在任何一个需要为决策负责的领域，“先仿真验证，再落地执行”都是最理性的选择。而支撑这种理性的底层工具，正在证明自己的通用价值。

5.量化为何总躺枪？

讽刺的是，这套在工业界被验证的科学思维，一回到股市就变成了人人喊打的“砸盘元凶”。每次市场震荡，“量化砸盘”的指责就准时上线。

这里有个关键的认知混淆：很多人把“高频交易”和“量化交易”划上了等号，然后对整个行业无差别扫射。事实可能让你意外：在 A 股市场，量化交易的总成交占比大概 20%-30%，而其中真正的高频策略，只占这部分的 20% 左右。算下来，高频交易在 A 股总成交量中的实际占比，只有4%-6%。

为什么高频交易总站在风口浪尖？因为它太显眼——技术极致、盈利稳定，容易给人造成“量化=稳赚不赔印钞机”的错觉。但量化投资的本质是概率游戏，靠的是系统性执行策略来战胜人性弱点，根本不是“躺赚”的保证书。

那么高频交易到底在玩什么？它的战场不在财报和K线图，而在微秒级的延迟里、订单簿的买卖队列变化中。盈利模式大体三种：

• 做市：提供双向报价赚微小价差，本质是卖“流动性”
• 套利：捕捉不同市场间的瞬间价差
• 事件驱动：算法瞬间解析新闻并执行交易

必须承认，高频交易有自己的“原罪”：市场压力下可能撤单跑路，造成“流动性幻觉”破灭；策略同质化可能引发算法踩踏；还有那个老问题——技术特权带来的公平性质疑。

但另一方面，它也实实在在提升了市场流动性、缩小了买卖价差、降低了所有人的交易成本，客观上倒逼交易所升级基础设施（比如熔断机制）。高频在放大市场缺陷的同时，也放大了效率。 我们需要的是客观看待，而不是一棍子打死。

这两年监管的一系列动作，核心思路很清晰：不是“禁止”，而是“规范”。怎么规范？设定“每秒300笔、每天20000笔”的明确红线，这个数字就很有讲究——既卡住了“掠夺性高频”的喉咙，又给公募、保险等机构的合理交易留出了空间（大资金为减少市场冲击，本来就需要拆单交易）。与此同时，对高频交易收取更高费用、要求详细报备策略……这套组合拳的目的很明确：提高高频交易的成本和透明度，把量化竞争从“拼手速”时代，引导向“拼深度”的价值赛道——拼策略研发、拼因子挖掘、拼风控能力。

但这恰恰揭示了一个更深的误解：高频交易不等于量化交易。把前者的争议无差别倾泻给后者，既是对技术进步的误读，也无助于建设健康的市场。

我们警惕的不该是工具的效率，而是效率背后的特权；我们反对的也不是技术本身，而是技术加持下的不公。

6. 你不是被割韭菜，而是被自己那套“策略”反复击穿

如果说对“特权”的批判尚且击中了一些靶心，那么另一个更普遍的迷思则让绝大多数散户深陷其中：我们总把亏损归咎于“被量化割了韭菜”，却很少审视自己——你那套基于情绪和直觉的交易“策略”，本身就是最大的漏洞。

更残酷的真相是：所谓的“直觉”和“经验”，本质上也是一套量化系统。只不过它运行在生物大脑这个“湿件”上，处理器是情绪，代码是偏见，且从不回测。

许多人习惯把量化交易描绘成冷冰冰的算法，把自己视为凭经验和盘感取胜的“老师傅”。但从技术视角看，绝大多数散户早已在不自觉地运行一套交易系统，只不过这是一套因子极少、规则模糊、缺乏工程约束的单因子模型：以“价格涨跌”为唯一输入，以“追涨杀跌”为核心逻辑，且没有任何风险约束机制。你不是被“机器”割了韭菜，而是被自己那套连基础风控都没有的“人肉动量模型”反复击穿。

有趣的是，这套“追涨杀跌”的逻辑在量化领域有个正统名字——动量因子（Momentum）。 它背后的假设并不复杂：价格的趋势在短期内往往具有延续性。换句话说，散户的直觉操作并不“低级”，它只是一个未经验证、未经约束的动量策略。

类似的情况还包括抄底和逃顶。认为“跌多了总会涨”“涨这么多该回调了”，本质上对应的是均值回归因子。在量化框架中，均值回归同样是一类被广泛研究的有效因子。但问题在于，机构会严格定义回归的周期、适用的市场状态，并设置清晰的止损和退出条件；而散户往往只凭感觉判断“已经够低了”，却无法回答“如果判断错了怎么办”。

至于听消息、看情绪、刷论坛，其实是在试图捕捉情绪因子或事件因子，只不过这些信号在散户手中，噪声往往远远大于有效信息。当输入本身极不稳定，输出自然也难以稳定。

因此，散户真正的问题，并不在于使用了错误的因子，而在于系统本身极度不完整。一个典型的散户“策略”，通常具备以下特征：没有回测验证，不知道长期胜率；没有仓位控制，一把梭哈；没有严格止损，亏损时不断移动心理底线；更重要的是，无法在情绪波动下稳定执行既定规则。

从这个角度看，散户并不是输在认知上，而是输在工程能力上。他们无法稳定地执行一个哪怕是简单、但已经被验证过的策略。

更值得反思的是，许多散户明明在资源、速度和成本上都不占优势，却偏偏选择了最接近机构优势的战场：高频次的交易、短线博弈、盘口对抗。在这些领域，机构拥有更低的延迟、更高效的执行和更成熟的风控体系，而散户却用情绪和直觉参与其中，结果可想而知。

这并不意味着散户应该远离量化思维。恰恰相反，真正适合散户的，是更慢、更少、更可验证的量化决策方式：更低频的因子、更明确的规则、更严格的执行纪律。量化并不是逼着所有人去和机器拼速度，而是帮助人类把不确定性拆解成可以反复检验的假设。

当我们把散户行为重新翻译为“因子—规则—执行”的系统问题时，就会发现，量化交易从来不是某种可以被简单禁止的交易技巧，而是一种更诚实、更理性地面对市场不确定性的思维范式。

7. 交易速度可以被限制，量化思维无法被禁止

当“量化”从一种被妖魔化的交易手段，还原为一种可供学习的思维范式时，一个更深层的矛盾出现了：我们到底在反对什么？是反对“思维”本身，还是反对这种思维在应用中的扭曲？

现实往往将两者混为一谈。 当监管层对高频交易设限、规范“Co-location”时，很多人欢呼“终于要整治量化了”——这其实是把整治市场的扭曲现象，误解成了否定一种科学方法。

这种误解很危险。因为量化思维的本质，早已超越了交易大厅。它是一种对确定性的理性追寻：当你不相信“盘感”而分析历史数据，当你不依赖“消息”而检验统计规律时，你已经在实践这种思维。

看看周围：电商的推荐算法、物流的路径规划、工厂的良品率控制……现代社会的效率基石，正是建立在“数据驱动决策”的量化改造之上。 因金融市场的争议而否定这套底层思维，就像因为讨厌车祸就拒绝使用汽车。

为什么在金融领域，这种科学思维会招致如此大的争议？答案藏在市场的土壤里。 当一个市场本身缺乏稳定的价值锚——当上市公司可以随意财务造假、大股东可以任性掏空公司时——最理性的策略可能不再是寻找“好公司”，而是利用信息差和情绪差来“制造波动”。这时候，量化工具就从“价值探测器”，被动或主动地变成了“波动放大器”。

讽刺的是，当“发现价值”这条正道布满荆棘，。科学思维没有消失，只是被环境引导向了最能快速套利的路径。

理解了这种“思维被环境扭曲”的机制，就能明白监管的真实目的： 不是要禁止“用数据思考”，而是要改造市场环境，让这种强大的认知工具有机会服务于真正的价值发现，而不是在制度漏洞和情绪波动中寻找套利空间。

你可以给交易指令增加延迟，可以设定报单频率上限。监管限制部分高频交易（HFT），其底层逻辑是出于市场公平性与系统性风险的考量。在微秒级的博弈中，硬件优势可能导致“掠夺性”的不公，给流动性带来虚假繁荣。对此设立减速带、熔断机制，是维持生态健康的必要手段。这就像在高速公路上限速，是为了防止车祸，绝不是为了否定内燃机技术，更不是要人类退回到马车时代。

所以在这个数据驱动的时代，我们真正该警惕的，从来不是算法或数据本身，而是算法在扭曲环境中的异化。限制是为了更好的规范，而规范的目的很明确——让工具在公正的规则下运行，让思维服务于价值的增长。

8. 股市盈利的根本

所以，交易速度可以被限制，但量化思维无法被禁止。但当我们循着理性的光芒，试图将这股力量引向“价值发现”这条主路时，一个更本质的问题却横亘在前——如果市场的根基本身就在持续失血，“发现价值”从何谈起？亿万股民苦苦追寻的出路，又究竟在哪？

在这个竞技场里，无论你是手握千亿的顶级机构，还是只有几万本金的散户，你们赚的每一分钱，本质上只有两个来源：要么是上市公司创造的真金白银（企业盈利），要么是另一个参与者割下的肉（博弈收益）。

如果上市公司不赚钱，或者赚了钱却从不回馈股东，那么所谓的“炒股盈利”，不过是一场披着金融外衣的“资金传花”游戏。这不仅仅是零和博弈——考虑到印花税、佣金等摩擦成本，这甚至是残酷的负和博弈。在这种环境下，机构很难成为价值发现者，而更容易沦为更高效的收割者；散户也很难成为投资者，而更像待宰的羔羊。

股民要赚钱，根子上必须是上市公司要赚钱，且愿意与股东分享成长。这本该是资本市场最朴素的常识，却在这个喧嚣的市场里成了最稀缺的共识。没有业绩支撑的股价上涨，终将是海市蜃楼、击鼓传花。当潮水退去，那些没有利润根基的“概念股”，只会留下一地鸡毛和无数站在高岗上的守望者。

然而我们不得不面对一个更沉重的现实：A股市场长期“牛短熊长”、甚至“十年一梦”的真正病灶，或许恰恰在于上市公司治理的集体溃败。这，才是那个最大、最顽固的恶疾。

看一看那些令人切齿的现象：多少企业主把上市当成了创业的“终点”而非“新起点”？IPO敲钟的那一刻，竟成了他们套现离场、甚至处心积虑掏空上市公司的开始。财务造假粉饰太平，关联交易输送利益，把公众公司当成私人提款机……在这些缺乏敬畏之心的操纵者眼里，股市不是融资发展实体经济的场所，而是无限圈钱的猎场；股民不是需要回报的股东，而是可以随意收割的韭菜。

只要“重融资、轻回报”的生态不改，只要违规成本始终低于违规收益，在这个市场上谈“价值投资”就如同在流沙上筑高楼——基础不牢，地动山摇。

所以，请让我们清醒一点：没有高质量的上市公司，没有法治严明下的良性治理，所有的技术分析、量化模型、价值研判，都成了无源之水、无本之木。只有当上市公司真正开始为股东创造可持续的利润，而不是把这个市场当作吸血提款机，中国股市的脊梁才能真正挺立起来。

量化思维可以帮我们更高效地寻找价值，但它无法凭空创造价值。当市场的土壤本身贫瘠甚至有毒时，再精密的算法，也只能在有限的游戏里内卷——这不是工具的失败，而是生态的悲哀。

9. 结语

吵了小半年，从“科技英雄”骂到“量化镰刀”，咱们也该醒醒了。这场量化争议，本质上是一次大型的认知错位。

我们骂错了对象。把炮火对准量化这把“刀”，却放过了那些弄虚作假从股市里吸血。要知道，没有价值源泉的市场，再好的工具也只能用来互割。

我们搞错了重点。纠结于那“几米的物理优势”，却忽略了量化真正的力量是算法和数学的碾压。更讽刺的是，这套被我们骂的“镰刀功夫”，转头就孵化了 DeepSeek 这样的 AI 重器，还顺手改造了工业软件。

我们误解了监管。以为清退服务器是要“搞死量化”，其实人家是在清理跑道——把那些挤在“高频独木桥”上搞踩踏的，往更广阔的“策略蓝海”里赶。

最可悲的是自我欺骗。散户总觉得自己是被“机器”收割的，却不肯承认：你那套追涨杀跌的“人肉算法”，在量化框架里连入门模型都算不上。

现在该看清了：量化从来不是问题，它只是放大了市场的残酷。

梁文锋的存在恰恰证明：在这个“拼爹”的时代，靠智力逆袭的路，还没完全堵死。科技创新依然能够让一个普通人成为时代的英雄。

所以，别砸那把刀了。要砸就砸那些让好刀只能用来互砍的烂桌子，要改就改那个逼着聪明人都去当镰刀手的破规则。把镰刀逼成锄头，把赌场变成良田——这才是这场量化争议，该有的结局。