恰逢世界读书日，我们想聊一本量化投资从业者都绕不开的书——《征服市场的人》。
很多人知道这本书，是因为它写的是西蒙斯：一个在历史上留下了长期高收益纪录、至今仍带有传奇色彩的人物。但如果真正把这本书读完，你会发现最值得反复品读的，除了那段近乎神话般的业绩，还有它把一个被神化的人，还原成了一个真实可感知的人。
而这也是这本书最有价值的地方。它写的并不只是一个量化大师如何成功，更是一个人如何在长期迭代中建立信念、组织人才、修正方法，并最终走出一条属于自己的道路。
顺着《征服市场的人》这本书往下看，还有几个值得追问的问题：市场到底能不能被建模？所谓的高胜率，究竟意味着什么？量化的超额收益又到底来自哪里？
这次，我们邀请到了中欧基金量化投资部系统化投资组组长的杨柳，与《征服市场的人》译者朱昂一起，围绕西蒙斯的故事、量化投资的底层逻辑和团队协作方式，以及AI时代量化研究的新变化，展开了一次完备且精彩的讨论。
借着这场对谈，我们或许也可以重新理解：量化投资真正重要的，也许从来不只是“黑箱”本身，而是它背后的世界观、方法论，以及对长期主义的坚持。
杨柳：
西蒙斯作为量化投资界的一个传奇，创造了持续多年的稳定高收益回报历史，这在量化领域是一件非常困难的事情。
我曾在西蒙斯任教的美国纽约州立大学石溪分校留学；同时，他创办的文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies）也在长岛。
西蒙斯本身是一个非常有意思的人，拥有数学家、投资人和慈善家等多重身份。在我看来，西蒙斯是一个“传奇”。
这本书非常全面、丰富地从多个视角揭示了西蒙斯的人生，是一本有血有肉的书。让他从一个像“神”一般的存在，变得更加接近我们普通人的生活。我们能够看到他生活中真实的喜怒哀乐、遇到的各类挑战，以及经历的一些高光时刻。
最重要的是，这本书对量化投资的不断推进也非常有益，会让量化从业者变得更加务实。
杨柳：
对我来说，最大的印象有三点：
1 市场是可以被建模的。他用几十年的经历和结果证明了这一点，而这件事本身是需要足够长时间去验证其置信度的。
2 在这个过程中，他并不是单打独斗，而是组织了一群聪明的人，来帮助他共同实现愿景。这背后需要的是组织高密度人才的能力。
3 这样的成功并不是一蹴而就的，而是需要坚持很长时间，是一个持续迭代的过程。
杨柳：
这是一个随着自己对世界的认知不断深入、不断摸索模型的过程。在从业早期，大家都会希望有一个可以完美解决所有问题的模型，但实际上，这个模型是不存在的。它需要不断迭代，会经历从简单到复杂的过程。
我们当年也追寻隐马尔可夫的方法论，尝试对市场进行建模，发现了有效的地方，也发现了它的局限性，于是再不断去升级。
现在我们运用的一些类似神经网络、深度学习的方法，比当年的隐马尔可夫模型要强大很多倍。但万变不离其宗，它仍然处在一个在尝试对市场建模、不断完善认知的过程中。
杨柳：
所谓“拍脑袋”的方式，其实就是一种相对比较主观的模式。
1 这种模式的数据基础本身就存在缺陷。因为其中会有很多“人”的因素，而没有足够的数据支撑。
2 它的执行过程不够系统化。
3 即使前面已经有足够的信息，在最后执行的时候，人的情绪也仍然可能影响执行效果。
我们在做回测和建模的过程中，实际上要尽量把人为因素排除在外。因为人为因素会构成一个非常不可控的反馈系统，最终甚至可能导致亏损。我们希望做的，是更好地完善模型，通过更科学的方式证明其有效性。
作为量化投资从业者，我们相信这个市场是存在一定规律的。
我们的模型就是希望能够以尽可能高的概率去预测市场。事实也证明，市场中的很多信息，对未来确实具有一定的指导意义。
杨柳：
K线作为传统金融分析中的一种工具，在早年是有它存在的原因和意义的，其本身是大家摸索市场规律的一种尝试，并且也蕴含了一些统计学方面的知识。
无论是K线还是机器学习，最终要表达的内在意义其实是统一的，问题在于如何运用这些技术，以及是否意识到这些技术本身的局限性。
虽然相信世界是可以被建模的，我们也无时无刻不在怀疑建模工具是存在缺陷的，所以本质上是可以在合适的场合，将这些技术综合运用在一起，这才是最重要的。
杨柳：
有一个非常重要的概念是争取“提升总体预测的胜率”。每一次下注的结果，胜率不一定都很高，但通过不断地进行独立下注，就可以力争提升总体下注的胜率。
延伸到股票量化交易领域，就是我们对每只股票未来趋势的判断准确度，并不一定都特别高，把这几千只股票放在一个投资组合当中来进行交易，争取提升整个组合的胜率。
这其中涉及到统计学的一个基础概念，就是不断寻找独立样本。
金融市场有两个地方非常具有挑战：一个是充满了很多噪音，另一个是市场本身在不断变化。而我们在寻找规律的过程中，希望面对的是确定性更高、噪音更少的对象，这也是建模成功的基础。所以，我们需要对底层的基础数据进行加工，从而找到独立样本。
杨柳：
当前整个市场中共有五六千只可以交易的股票。当市场发生一些极端行情时，会出现同涨同跌的现象。这种现象一旦发生，股票之间的相关性就增强了，所以原本的几千只股票模型，最后可能坍缩成只是在交易十几只股票，独立性就会变得很差。
对于量化来说，只有在一个非常多样化的池子里，才能建立起一定的置信度。也就是说，只有当每个人的投资目标不同、各个板块的走势不一样时，量化才能在其中做出更好的选择。
这也就是为什么，量化在单一股票上的胜率并不是特别高，但通过多次下注，可以争取提升组合整体的胜率。所以，独立性对量化投资来说特别重要。
杨柳：
频率的高低，本质上涉及的是信息密度处理的过程，通常会分成两部分：建模过程和执行过程。
在执行层面，公募的交易频率是有一定限制的。但在建模层面，信息密度其实是非常高的，然后再通过对这些高密度数据进行内部结构的深度分析，指导未来的交易。
杨柳：
我觉得它最终来源于三个方面：
1 风险溢价。也就是说，你在某种程度上承担了别人不愿意承担的风险，从而追求一定的收益。
2 信息优势。如果有别人拿不到的数据，或者信息来源更加全面、更加准确，那对未来的判断也会更加准确一些。
3 模型更加准确。这就像同样的食材，却可以做出不一样的菜；如果模型更加高阶，就可以看到不一样的东西。
整体来讲，我认为量化是在帮助市场从无序走向有序的过程中追求收益增长。如果一个市场完全有序，就很难获得额外的超额收益；而当你帮助市场变得更加有序，就会获得相应的奖励和收益。
杨柳：
不同资管机构之间的操作方法其实也不太一样。我们还是希望能够找到有一定市场容量的产品，而不是去捕捉一些简单的小信号。
可以从两个方面去处理这个问题：
1 在挖掘因子的时候，尽量寻找更加普适、稳定的因子；
2 在交易层面尽量减少磨损，更好地发挥因子的效率，从而追求相对稳定且有规模的超额收益。
杨柳：
中欧量化团队的成员背景非常多元化。虽然大家都是理工科出身，但各自的学术背景并不一样。
很重要的一点是，中欧能够让每个人都发挥自己的特长，同时又能够相互协作，给每个人充足的发展空间。
过去十年，中欧量化投资在持续成长、扩张。一方面，有科学合理的激励机制；另一方面，也给大家提供了优秀的合作伙伴和共同的愿景，这本身也是一种激励。
杨柳：
量化投资本身就像一个有生命的有机体，而任何一个有生命的有机体，其生命特征都在于遗传和变异。只有不断淘汰旧的东西，产生新的部件，才能适应这个市场。
没有一个万能的模型可以完成所有任务，我们必须不断往前迭代。中欧基金从最早的基本面量化1.0时代，到量价因子工厂，再到最近加入AI端到端模型的阶段，本质上都是一个不断适应市场的过程。
杨柳：
计算机的发展大大提升了量化投资的可能性，同时也降低了量化投资的门槛。
回顾量化投资的发展史，早期其实是缓慢成长的，到2000年左右才在海外得到相对主流的认可；而到现在，它已经占据了较大的市场份额，并发挥着重要作用。
中国市场其实也在走类似的道路。技术的进步对量化的发展起到了多维度的影响。
技术进步本身也意味着技术平权。在西蒙斯当年使用计算机的时候，能够接触到计算机的人非常少，成本也很高。但当时只要能够把它运转起来，就有可能获得非常好的收益。
现在则不一样了，我们既有机遇，也有挑战。机遇在于，现在的计算机更加强大；挑战则在于，每个人都拥有这样强大的工具，竞争格局和市场参与者也在不断变化。
杨柳：
随着AI近期的爆发，我觉得已经到了一个转折点。之前大家对AI的看法是：投入很高，但产出不确定。但今年，投入产出比已经从量变走向了质变，选择空间也变得更加明确。
与此同时，AI也降低了初级量化投资者的门槛，他们借助AI模型的赋能，就可以参与到市场当中来。
杨柳：
端到端是一个终局，它实际上可以囊括之前所有模型的形态。但在完全实现端到端模型之前，还是有很多工作要完成，特别是现在的模型已经非常强大，参数空间也非常庞大。这就需要我们给出一些指导和约束，让模型在一个可控范围内去寻找最优解。
杨柳：
这本书可能不是一本教你三天成为量化高手的实操手册，而是一本更真实、更务实的书。
它会让你看到，再传奇的人，也是在不断应对问题、跨越挑战、坚持热爱中，才最终实现了目标。这对量化从业者来说，非常有指导意义。
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