折腾A股量化几年后,我决定慢慢放弃了
作者回顾了自己从本科时期进入A股,到学习量化交易、搭建完整量化系统的经历。在多年实盘运行后,他发现自己赚到的钱与投入的时间精力严重不成正比,且量化并未真正排除主观情绪的干扰。最终让他淡出A股的不是亏损,而是机会成本:同期纳斯达克100指数涨幅远超他的A股策略收益,而他作为拥有香港身份、可便利投资美股的人,完全没必要把自己限制在A股。作者感悟到投资并非努力竞赛,选对市场和资产比努力更重要,A股量化研究不再是他资产配置的重心。
作者回顾了自己从本科时期进入A股,到学习量化交易、搭建完整量化系统的经历。在多年实盘运行后,他发现自己赚到的钱与投入的时间精力严重不成正比,且量化并未真正排除主观情绪的干扰。最终让他淡出A股的不是亏损,而是机会成本:同期纳斯达克100指数涨幅远超他的A股策略收益,而他作为拥有香港身份、可便利投资美股的人,完全没必要把自己限制在A股。作者感悟到投资并非努力竞赛,选对市场和资产比努力更重要,A股量化研究不再是他资产配置的重心。
个人经历真实、反思深入,'机会成本重于努力'的观点有洞察力,行文流畅,但缺乏具体数据和可操作方法,实用性有限。
文章以'搬苹果'的比喻通俗解释套利的本质——低买高卖赚取市场定价错误的价差,区别于依赖预测方向的投机。通过巴菲特并购套利的经典案例(德州石油、动视暴雪收购),提炼出四条铁律:事件驱动不靠猜、与大盘脱钩、杠杆仅用于套利、严格筛选宁缺毋滥。作者指出A股散户所谓'套利'多为追传言接盘,真正可行的是要约收购、可转债条款、ETF折溢价、期权平价套利等。期权因多维定价网络天生适合套利,Delta中性、波动率套利等策略是不需预测方向的蓝海。文章最后推广期权俱乐部课程。
作者通过梳理美股和A股2026年Q2财报季中Agent相关公司的数据,指出Agent已从发布会走向财务报表。ServiceNow、Salesforce、Workday、Palantir等率先兑现收入的企业,普遍掌握企业核心数据、权限和工作流。衡量指标从注册用户、Token调用量转向AI贡献的ARR、ACV、生产环境客户数和实际任务完成量。A股方面,金山办公、税友股份、汉得信息在垂直场景开始验证,但财务质量需重点关注。作者提出Agent产业链四层结构:基础模型、数据治理、工作流执行、垂直行业Agent,并将2026年定义为Agent的财务验证元年。
本文回顾了过去十年的投资经验,指出应用层竞争激烈而“收税层”(基础设施)回报丰厚。作者认为在Web3和AI时代,应关注具备“税权”的底层设施。文章详细分析了三个核心方向:数字美元的利差税(如Circle、Ondo Finance)、AI时代的物理刚需税(如Vertiv、Oklo核电)以及AI Agent的身份与分发税(如World、Bittensor),并给出了寻找10倍标的的投资公式。