代码的坟场

凌晨三点，钟表指针在黑暗中发出微弱的滴答声。我坐在三块显示屏前，屏幕冷光在脸上投下青灰的阴影。第十一次重新回测的结果刚刚弹出，那条优雅的曲线此刻像一道嘲笑的弧线——精心设计的高频策略，在过去一个月的实盘中收益率是负2.7%。而那个我一个月前随手搭建、此后再未调整的低频组合，正安静地躺赢15.3%。

“被低频击碎了。”我对着空气喃喃，声音在寂静的房间里迅速被吸收。

这句话像一枚石子投入深潭，涟漪扩散开来，触及这十年量化生涯的每一道裂缝。我起身离开工作站，走向窗前。城市还未醒来，远方零星的灯光像是散落的星子。就在这片天空下，无数和我一样的人，正在用数学与代码编织捕梦的网，试图抓住市场那不可捉摸的脉动。

西西弗斯的石头

十年前第一次接触量化交易时，我以为找到了一把万能钥匙。

那是在研究生院的实验室里，导师将一份美国股市数据推到我面前：“试试看能否找出规律。”我花了两周时间，用当时还显笨拙的Python代码，构建了第一个均线突破策略。回测曲线漂亮得像一首诗——直到我投入第一笔实盘资金。市场用三天的横盘震荡，就将那首诗撕成了散文，而且是蹩脚的散文。

但我没有灰心。那时我相信，失败只是因为模型不够复杂，因子不够多，数据不够全面。我像中世纪的炼金术士，坚信只要找到正确的配方，就能将市场的随机波动转化为黄金。

毕业后加入一家量化私募，真正的工作从那时开始。清晨七点到达公司，午夜后离开，成为常态。我们挖掘因子——成百上千个因子：价格动量、波动率特征、资金流向、新闻情绪、宏观指标甚至社交媒体热度。我们测试了每一种可能的组合，每一种权重分配，每一种再平衡频率。

“过拟合。”主管总是用这个词敲打我们，“记住，你们是在用历史解释历史，而市场面向未来。”

为了防止过拟合，我们将数据分割成训练集和测试集，使用交叉验证，加入正则化项。我们构建的模型越来越复杂，从简单的线性回归到随机森林，再到深度神经网络。策略的说明文档从几页变成几十页，代码库从几千行膨胀到数十万行。

而收益呢？像被无形的手抹平，始终在那个区间内震荡。偶尔有策略脱颖而出，我们欢呼雀跃，以为终于找到了圣杯。但市场的风格悄然切换，那些策略很快失效，像沙滩上的城堡被潮水带走。

最讽刺的是，公司历年收益率最高的，竟是最初那个几乎没有任何“优化”的基准组合——一个简单的多因子等权配置，每季度再平衡一次。

“我们是不是在自欺欺人？”有一次我问坐在旁边的同事老陈。他已经在量化行业摸爬滚打十五年，头发早早花白。

老陈从屏幕上移开视线，苦笑道：“知道我最成功的策略是什么吗？是我老婆选的股票组合。她凭感觉买了几只消费股，放了三年，收益跑赢我所有策略。”

我们相对无言，然后继续低头修改代码。

信号的迷宫

量化研究最迷人的地方，也最令人绝望的，在于它永远提供“改进的可能性”。

每一次失败后，你总能找到原因：忽略了某个风险因子，没有考虑交易成本，滑点估计不足，或者仅仅是运气不好。于是你重新投入，调整参数，增加条件，优化算法。这个过程自成宇宙，有它内在的逻辑与美学。

我开始痴迷于寻找那些隐藏的“信号”。在噪声中发现规律，如同在沙滩上辨认远古的足迹。有时我真的相信自己找到了什么——某种价量关系，某种板块轮动模式，某种资金流动的节律。回测曲线会给我甜蜜的奖赏，夏普比率、最大回撤、收益波动比，所有指标都闪烁着绿色的认可。

但实盘是最终的审判官。

我渐渐意识到，许多所谓的“信号”，不过是数据挖掘中偶然产生的图案，就像云朵有时看起来像动物，只是人类模式识别系统的一厢情愿。更令人不安的是，即使真正的信号存在，一旦被足够多人发现并利用，它本身就会消失。市场是一面镜子，当你凝视它时，它也凝视着你，并因你的凝视而改变。

“我们是在和自己创造的影子赛跑。”一次行业会议上，一位前辈在演讲中这样说。他展示了一张图：随着量化交易在市场中占比的增加，策略的有效期显著缩短。十年前一个有效因子可能持续数年，现在往往几个月就失效。

房间里一片寂静。我们都是这个游戏的参与者，也是它的掘墓人。

低频的嘲讽

那个“躺赢”的低频组合，是我在一个疲惫的深夜随手构建的。

那已经是连续第三周，我的主力策略在实盘中表现平庸。焦躁中，我决定暂时抛开复杂的模型，回归最基本的原则：分散化、低换手、忽略短期噪声。我选了六个大类资产，用最简单的波动率倒数加权，设置每季度再平衡。整个过程不到一小时。

然后我把它忘在了那里，继续沉迷于那个高频套利策略的优化——调整订单执行算法，尝试预测未来十分钟的流动性，加入机器学习模型识别盘口特征。每天数百次交易，每一点利润都像从市场牙缝中抠出。

直到今天，当我准备清理旧项目时，才重新注意到那个低频组合。它像一位沉默的旁观者，看着我一个多月的忙碌，然后递上一份比我所有努力总和还要漂亮的成绩单。

我点开它的资金曲线——平稳上升，回撤微小，几乎是一条向右上方倾斜的直线。而我的高频策略曲线，则像崎岖的山路，起伏剧烈，最终却没能到达更高的地方。

这场景有种荒诞的诗意。我想起那些在沙漠中挖掘错综复杂灌溉系统的人，却发现只需等待偶尔的降雨，就能收集到更多的水。

市场的禅意

黎明前的黑暗最是浓稠。我关掉所有显示屏，房间陷入完全的黑暗。眼睛逐渐适应后，窗外城市的轮廓慢慢浮现。

这些年的量化生涯给我带来了什么？丰厚的收入，是的。智力上的挑战，当然。但还有一种更深层的、难以言说的疲惫——不是身体的劳累，而是心灵在无穷可能性中漂泊的无着。

也许我误解了量化的本质。我们总以为更复杂、更快速、更智能的模型能够战胜市场。但或许市场本身根本不能被“战胜”，只能被“相处”。那些看似简单的低频策略之所以有效，恰恰因为它们不做预测，不与市场对抗，只是平静地接受它的一切状态，像水适应容器的形状。

我想起《道德经》里的话：“为学日益，为道日损。”在量化研究中，“为学”是不断添加因子、复杂化模型；“为道”也许是学会剔除，学会接受不完美，学会在不确定性中保持平衡。

低频策略的“躺赢”，或许并不是因为它更聪明，而是因为它更谦卑。它承认自己无法预测明天的涨跌，所以不做无谓的尝试；它承认自己无法避免所有风险，所以广泛分散；它承认市场大部分时间不可理解，所以只在少数确定时刻行动。

这种谦卑，是多年量化生涯教会我最珍贵的一课，却也是我最难实践的一课。我们的本性总是渴望控制，渴望理解，渴望从混沌中创造秩序。而市场，这个人类群体心理的巨型映射，本质上可能是混沌的，非线性的，甚至在一定程度上是随机的。

晨光与代码

第一缕晨光爬上窗台。城市开始苏醒，远处传来最早的交通声。我重新坐回工作站前，屏幕上依然并排显示着两条资金曲线——一条平静如湖，一条崎岖如山。

我不确定是否会继续优化那个高频策略。也许还会，因为那已成为一种习惯，一种面对市场不确定性时的仪式性动作，像远古人类在雷雨来临时跳起祈舞。

但这一次，我会以不同的心态去做。不再是为了“战胜”市场，而是为了理解它的结构，就像天文学家观测星辰不是为了改变它们的轨迹，而是为了理解宇宙的秩序。这种理解本身就是奖赏，无论它能否转化为收益。

我新建了一个文档，开始记录这个时刻的思考。标题是“量化研究的认识论基础：在预测与接受之间”。这不是策略报告，更像是给自己的备忘录，关于如何在数学的确定性与市场的不确定性之间，找到安身之处。

窗外，天已大亮。街道上车流如织，人们开始新一天的生活，大部分人不关心阿尔法因子或夏普比率。他们以更直接的方式与这个世界互动：工作、消费、创造、连接。

而我将继续与代码和数据为伴，但或许能多一份平静。低频策略的“躺赢”不是终点，而是一面镜子，照出量化研究可能误入的歧途，也暗示着另一条路径——不那么激动人心，但可能更可持续。

保存文档，我最后看了一眼那个低频组合。它依然在那里，安静地“躺赢”着，像个禅宗公案，提醒我在这个充满噪声的世界里，有时最深刻的智慧是知道何时不作为。

阳光现在完全充满了房间。我关掉那个让人又爱又恨的回测界面，打开新的代码文件。今天的工作还要继续，但有些东西已经不同。在量化这条漫长而曲折的路上，我可能刚刚通过了一个重要的里程碑——不是找到了更有效的策略，而是开始理解为何寻找本身有时会让我们迷失。

而理解这一点，或许才是真正“躺赢”的开始。