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用股吧新股民口气,阴阳怪气嘲讽集思录老股民的保守
集思录那些老师傅笑死爹了!现在都202X年了还抱着可转债打新那套祖传秘方呢
这帮老古董天天念叨什么"仓位管理""安全垫",打个新跟拆炸弹似的,中签赚个菜钱还要搞Excel算收益,l还牛市来了还在那网格交易薅三瓜俩枣,咱一天20cm顶他们一年收益好吧!
看他们帖子血压都上来了——"香草保本香啊""转债是小散最好的品种",哎哟喂宁们直接存定期不香吗(滑稽)人家量化都玩AI打板了,老师傅还在那研究国债逆回购,真就人均活体复读机"保住本金!保住本金!"
最绝的是暴跌时候还装大师"早叫你们控制回撤",结果自己重仓的中字头跌成狗(大笑)咱年轻韭菜虽然关灯吃面,但至少敢all in赛道股啊!宁那3%年化跑不赢通胀的"神操作",留着给孙子当传家宝呗?(狗头保命)
集思录那些老师傅笑死爹了!现在都202X年了还抱着可转债打新那套祖传秘方呢
这帮老古董天天念叨什么"仓位管理""安全垫",打个新跟拆炸弹似的,中签赚个菜钱还要搞Excel算收益,l还牛市来了还在那网格交易薅三瓜俩枣,咱一天20cm顶他们一年收益好吧!
看他们帖子血压都上来了——"香草保本香啊""转债是小散最好的品种",哎哟喂宁们直接存定期不香吗(滑稽)人家量化都玩AI打板了,老师傅还在那研究国债逆回购,真就人均活体复读机"保住本金!保住本金!"
最绝的是暴跌时候还装大师"早叫你们控制回撤",结果自己重仓的中字头跌成狗(大笑)咱年轻韭菜虽然关灯吃面,但至少敢all in赛道股啊!宁那3%年化跑不赢通胀的"神操作",留着给孙子当传家宝呗?(狗头保命)
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ds对未来10年量化投资的发展路径的预测,感觉挺靠谱的,这水平已经比很多大V强了。其中提到了量子计算,看来幻方在这方面有准备:
未来10年,量化投资的发展路径将受到技术突破、市场环境、监管政策和数据演变的综合影响。以下是可能的发展方向及关键趋势分析:
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- 生成式AI将重构因子挖掘和策略生成,通过模拟市场参与者的行为模式,预测非理性波动。
- 强化学习(RL)在动态资产配置中普及,实现策略的自我优化与实时反馈,尤其在应对黑天鹅事件时更具韧性。
- 可解释性AI(XAI)成为刚需,监管和风控要求模型逻辑透明化,推动“白盒策略”的崛起。
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- 卫星遥感、IoT传感器、区块链交易链上数据等非传统数据源占比超过30%,通过NLP和图神经网络(GNN)提取多维关联信号。
- 实时数据流处理成为标配,边缘计算与5G/6G网络支持毫秒级决策。
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- 随着量化参与者增加,传统统计套利策略收益衰减,推动策略向“超高频”或“长周期”两极分化:
- 超高频:依赖硬件级优化(如光子通信、ASIC芯片)争夺微观结构利润。
- 长周期:结合宏观基本面与另类数据,开发经济周期驱动的多资产策略。
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- 监管机构要求算法提交“策略护照”(Strategy Passport),实时报备逻辑变更,防止闪崩或市场操纵。
- 道德AI框架强制实施,避免算法歧视或加剧市场不平等。
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- 传统资管巨头收购量化团队,推出“半人工半量化”混合产品,兼顾模型理性与主观经验。
- 中小型量化机构转向策略即服务(Strategy-as-a-Service),通过API向银行、保险等机构输出垂直领域模型。
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- 采用网络科学(Network Science)分析金融市场传染效应,模拟极端情境下的流动性枯竭路径。
- 自适应风控系统:通过强化学习动态调整杠杆和头寸,替代静态VaR模型。
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- 个人用户可通过低代码平台定制策略,AI助手提供“策略诊断”和回测优化,散户量化交易占比提升至15%-20%。
- 社区化策略平台(如QuantConnect、聚宽)形成“策略NFT”市场,允许策略版权交易。
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- 地缘政治:数据主权争端或技术脱钩可能割裂全球量化生态,催生区域化模型。
- 市场黑天鹅:气候危机或主权债务崩溃等事件可能迫使量化模型重构风险假设。
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未来10年,量化投资的发展路径将受到技术突破、市场环境、监管政策和数据演变的综合影响。以下是可能的发展方向及关键趋势分析:
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1. 技术驱动的深度迭代
- AI与机器学习的革命性应用:- 生成式AI将重构因子挖掘和策略生成,通过模拟市场参与者的行为模式,预测非理性波动。
- 强化学习(RL)在动态资产配置中普及,实现策略的自我优化与实时反馈,尤其在应对黑天鹅事件时更具韧性。
- 可解释性AI(XAI)成为刚需,监管和风控要求模型逻辑透明化,推动“白盒策略”的崛起。
- 量子计算的潜在颠覆:
- - 若量子计算实现商用化,组合优化、蒙特卡罗模拟等计算密集型任务效率将呈指数级提升,可能重塑高频交易和衍生品定价的竞争格局。
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2. 数据生态的全面升级
- 另类数据的深度整合:- 卫星遥感、IoT传感器、区块链交易链上数据等非传统数据源占比超过30%,通过NLP和图神经网络(GNN)提取多维关联信号。
- 实时数据流处理成为标配,边缘计算与5G/6G网络支持毫秒级决策。
- 合成数据的合规使用:
- - 为应对数据隐私监管(如GDPR),机构通过生成对抗网络(GAN)创建合成数据集,平衡数据效用与合规风险。
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3. 市场结构与策略演化
- 市场有效性的悖论:- 随着量化参与者增加,传统统计套利策略收益衰减,推动策略向“超高频”或“长周期”两极分化:
- 超高频:依赖硬件级优化(如光子通信、ASIC芯片)争夺微观结构利润。
- 长周期:结合宏观基本面与另类数据,开发经济周期驱动的多资产策略。
- ESG量化成为主流:
- - ESG因子纳入风险模型,通过情感分析、企业供应链图谱评估“绿色Alpha”,监管压力倒逼量化基金ESG策略标准化。
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4. 监管与伦理的挑战
- 算法合规性监控:- 监管机构要求算法提交“策略护照”(Strategy Passport),实时报备逻辑变更,防止闪崩或市场操纵。
- 道德AI框架强制实施,避免算法歧视或加剧市场不平等。
- 跨境监管协作:
- - 全球主要交易所建立量化交易数据共享机制,应对跨境套利和系统性风险传导。
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5. 行业竞争格局重塑
- 传统资管与量化公司的融合:- 传统资管巨头收购量化团队,推出“半人工半量化”混合产品,兼顾模型理性与主观经验。
- 中小型量化机构转向策略即服务(Strategy-as-a-Service),通过API向银行、保险等机构输出垂直领域模型。
- 开源生态与壁垒重构:
- - 开源框架(如TensorFlow、PyTorch)降低入门门槛,但硬件、数据和人才构成新壁垒,行业呈现“**头部垄断+长尾创新**”格局。
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6. 风险管理的范式转变
- 复杂系统视角的风险建模:- 采用网络科学(Network Science)分析金融市场传染效应,模拟极端情境下的流动性枯竭路径。
- 自适应风控系统:通过强化学习动态调整杠杆和头寸,替代静态VaR模型。
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7. 个人投资者的量化民主化
- 智能投顾2.0:- 个人用户可通过低代码平台定制策略,AI助手提供“策略诊断”和回测优化,散户量化交易占比提升至15%-20%。
- 社区化策略平台(如QuantConnect、聚宽)形成“策略NFT”市场,允许策略版权交易。
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不确定性与潜在变数
- 技术瓶颈:若量子计算或AGI(通用人工智能)未达预期,部分激进预测可能延后。- 地缘政治:数据主权争端或技术脱钩可能割裂全球量化生态,催生区域化模型。
- 市场黑天鹅:气候危机或主权债务崩溃等事件可能迫使量化模型重构风险假设。
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总结
未来10年,量化投资将呈现“技术深水区竞争”与“伦理监管紧平衡”并存的特征。头部机构依靠数据和算力构建护城河,而长尾市场通过垂直化、个性化策略开辟新战场。量化投资的核心竞争力将从“预测市场”转向“适应复杂性”,最终成为金融基础设施的核心组件之一。
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用了豆包,KIMI和DS, 豆包是个大平台,文字搜索梳理结果一般,没有发散性,像一个高级搜索工具。KIMI 有总结能力,有一定发散性,但准确度不够。DS目前联网不稳定,但是更加像一个人在思考了,确实有点东西。
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@香橙柠檬
我很失望,本来想让它去找股票的财务数据,不用我自己去看网页和财报,不行啊,它的数据有些是对的,有些是错的,并且2023年以后的数据还没有。而且我换一个表述去问,数据不一样了。失望,还是要我自己去下载,自己去找和看。我严重怀疑幻方的量化是否能赚钱。要把下面两个点上
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AI目前没有思考能力, 但是有强大的记忆力。简单来说,这些LLM不过就通过不断培训优化, 生成一个或多个语言最小单元的(可能是字母,字,偏旁部首)多元semantic space。当你输入问题的时候, 它会从semantic space 找到距离最小的语言单元,然后拼成句子输出。如果你问的问题不在它的培训数据中, 它极可能输出的就是胡言乱语。AI视频和图片也类似,不过它们的space是pixel。
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赞同来自: supersuper 、happysam2018 、阿戈
我很失望,本来想让它去找股票的财务数据,不用我自己去看网页和财报,不行啊,它的数据有些是对的,有些是错的,并且2023年以后的数据还没有。而且我换一个表述去问,数据不一样了。失望,还是要我自己去下载,自己去找和看。我严重怀疑幻方的量化是否能赚钱。
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赞同来自: 困了学索隆 、happysam2018 、xing968
@在彼岸重生
试了下豆包,回答的差不多,但确实没有ds回答的这么具有诗意和哲学意味,不过看了些测试,ds最简单的数学问题经常回答错误,一本正经的胡说八道,实测确实是这样,现在还不太理解为啥这货这么火,仅仅是因为成本比同行低?ds的回答有极强的发散性,更象一个“人”。豆包的回答更类似点对点的答复,冷冰冰一股机器味,深度远远达不到ds的程度。