独上高楼，望尽天涯路——我为什么选择量化交易

2023年夏天，我开启了自己的全职量化交易事业。

现状

资本主义社会中的受雇劳动者是卑微的，打工人的一生是异化的一生。一开始寻找工作的过程就与个人志向、能力关联甚少，反而是一个追寻背书的过程。一个普通的程序员，先要取得好的文凭，最好是985/211本科，然后继续考研/出国留学深造完成“镀金”，目的主要是在就业市场上能多卖些钱，最后进入大企业，获得“大厂”背书，仿佛万事大吉。这种“学成文武艺，货与帝王家”的传统路径，既是中国人千年以来的精神烙印，也是资本主义社会运转的现实需求，辅以精心设计的社会政策，行之有效。

在这一过程中，劳动者收获了什么？本质上，劳动者与劳动关系被异化，劳动者本身的自我价值与个人追求也屈服于他人利益之下。即使抛开高层次的精神层面不提，物质层面上劳动者也只分得一些残羹冷炙——近10年，我国可支配收入占GDP比重在45%以下，远低于世界主流水平。隐形税负则更为可怕，土地财政和国企垄断经营又转移了现在以及未来的大量财富，让劳动者本就艰辛的生活雪上加霜。

如果考虑未来的养老生活，情况也是让人担忧的。在脑力劳动岗位显著供不应求，高校毕业生便宜好用又量大的市场环境下，人到中年的劳动者的高薪工作岗位显得岌岌可危。失业以后收入归零，倒也不至于吃不上饭，关键是房贷、车贷、子女教育等负债该如何维持？至于更远的退休阶段，随着严重的人口老龄化问题，医保账户、社保账户很快就会陷入入不敷出的窘境，只能靠政府拨款度日——本质上还是劳老比下滑的问题。普通打工人在那个未来中能享有什么样的生活？

艰难而自然的决定

之前在百度当程序员，我付出的时间大致是每天12小时，税前收入base25k，税后19k，减去通勤饮食成本每月结余15k，大约是¥60/hr。奖金方面不确定性比较高。我的志向是追求个人能力的成长，从而获得更多自由。在结合现状，仔细评估大厂程序员工作未来现金流后，我认为这一路径无法实现我的志向，辞去工作开始了自营量化交易事业。

提到量化，大多数人的第一反应是巨大的资本，高深莫测的数学理论，无尽轰鸣的服务器，一个人单枪匹马，是在以卵击石。但我认为，微型的体量也是机遇所在。一家小私募每年的运营成本少说需要几百万，要以2%的管理费覆盖这些成本，至少需要数亿管理规模。这一体量的资金交易本身就会对市场产生影响，而机构研究员的工作目标又必然研发在这一体量下有效的策略，投资策略中高收益，低风险和大容量不可兼得，机构和小资金不在同一赛道。在当前主流量化投资理论下，小资金套利更方便，预期收益率一定是更高的。个人投资者没有监管压力和业绩考核压力，这也是与机构的不同。

前面提到了个人量化与机构量化之辩，我认为专业投资者更直接更本质的盈利来源是对于普通散户建立相对优势。我可以利用计算机技术收集、加工海量数据，用先进的算法模型寻找套利空间。过去几年我对量化的关注，和在机器学习方面的理论、实践能为我建立数据与技术优势。当前A股市场交易量主要由散户贡献，大多数不具备数据分析能力，大量数据分析显示，存在许多短期非理性定价。初期，我应该开发A股高频日间交易模型进行统计套利，中长期加入数字货币市场加强策略多样性。

诚然，这一计划也面临巨大的挑战。首先是套利空间逐渐收窄，以年为度，2015前的A股市场一片混沌，即使是最简单的量化策略也能录得40%以上的超额年化收益。2017年以来，量化力量渐盛，头部私募还可以维持年化20%左右的超额，但整体趋势看，超额空间不断压缩，时间是紧凑的。其次，当我投身这项孤独的事业，是否有执行力做出可以盈利的原型并不断迭代，在此过程中怎么维持自律和面对外界质疑？怎么建立与社会的联结？

纵然面临多种挑战，但我的判断是，仍行进在正确的道路上。当前阶段，我没有负债，能够接受失败，至多走上求学打工的老路。

执行

自律

• 工作时间与环境：隔离娱乐/工作环境，用外部环境督促自律
• 时间管理：定期复盘总结，计划下一步工作，计划每日工作重点
• 精力管理：健身与睡眠管理
• 信息管理：高质量的信息输入体系，定期的信息输出

社会认同与影响力

• 有效社交
• 建立个人品牌
• 通过博客文章、自媒体对外输出内容

建立反馈循环

小成本试错，快速迭代，建立实时反馈机制：

• 策略运行监控
• 文章阅读量、订阅数