我不觉得会用 AI 工具是人与人之间的差距
我不觉得会用 AI 工具是人与人之间的差距。说这话的人,不是在贩卖焦虑,就是在自我欺骗。 这句话不讨喜,但我还是想说。因为最近半年,你一定见过这些场景:朋友圈里有人截图发「我用 AI 一天干完了别人一周的活」,评论区清一色「求教程」「求带」;短视频里博主表情严肃地告诉你「不会用 AI 的人正在被淘汰
「2026-08」的文章 清除筛选
我不觉得会用 AI 工具是人与人之间的差距。说这话的人,不是在贩卖焦虑,就是在自我欺骗。 这句话不讨喜,但我还是想说。因为最近半年,你一定见过这些场景:朋友圈里有人截图发「我用 AI 一天干完了别人一周的活」,评论区清一色「求教程」「求带」;短视频里博主表情严肃地告诉你「不会用 AI 的人正在被淘汰
量化投资的核心是数据加因子加策略:数据是原料,因子是加工,策略是决策。数据越多、类型越丰富,直觉上策略应该越准——信息越全,判断越准,这符合常识。 但常识不等于正确。在量化里,数据多和策略好之间,隔着一道看不见的墙。 精确的模糊 vs 模糊的精确 给一张图片不断加像素,画面越来越清晰,这是分辨率提升
架构不是设计出来的,是在每个阶段做了正确的决策才长出来的。四阶段框架:能跑→跑得准→跑得稳→跑得快,每个阶段的核心矛盾不同,三条原则的权重随场景变化。
量化私募统治力越来越强,这是不争的事实。头部机构数据源铺到 Level 2、逐笔成交、另类数据,算力堆到几千台机器全天候跑回测,人才库塞满清北复交的数理博士。个人在这些维度上,没有一个能打。 但越是这样,我越要自己做。这笔账不是比谁强,而是算另一条逻辑。 钱在战场上就是生命。不管一个机构多优秀、多规