康賽歐
地主雜談做一個眉宇間寫滿風調雨順的人，安靜於暖，安然於心，不急不燥，清淡歡顏。
在北京的時候，每當行程來回不到三公裏，我總喜歡步行前往。出門隻帶一部手機，導航、支付、查信息，幾乎一切都觸手可及。小時候常走的胡同，如今大多已消失，留下的也換了舊貌。走在熟悉又陌生的街巷，我仿佛穿梭在兩種時間裏：一個是記憶裏的老北京，一個是算力主導的現代化城市。
記得第一次我開車從湖州去杭州親戚家，快到臨平時，導航突然提示：前方堵車，預計延誤五到十分鍾。行駛中，它甚至問我：能否幫忙反饋路況？那一刻，我心裏一震，我們每天都生活在一張看不見的“算力網”裏。清晨的鬧鍾聲、短視頻的推薦、導航的秒級避堵，每一次選擇的背後，都是無聲的計算和判斷。它們幫我們做了無數決策，而我們卻常常覺得理所當然。
人心，也有自己的“算力”。有次跟發小聊天，她感歎，這些年真正保持聯係的人，多多少少都帶著利益衡量。親戚、朋友，也漸漸摻雜了幾分算計。我心裏一動：人的算力，似乎比機器更複雜，也更微妙。它帶著情緒、欲望和算計，在無形中優化社交。時間和精力，自然會投向“產出比”更高的地方。這既是一種適應，也是無奈的選擇。我認為到了最純粹的利益場 —— 投資世界，這種算力的對決，則變得更加赤裸和直接。
在投資世界裏，算力也是另一種體現。有這麽一個故事：2015年，一位基金經理憑多年直覺躲過股市劇烈波動，被稱作“神算子”。後來，他團隊裏來了一個90後小夥子，不看財報，也不跑調研，每天對著電腦寫程序 —— 量化策略。
有一次，大盤毫無征兆地跳水。經理憑直覺按兵不動，眉頭緊鎖地盯著屏幕，希望市場能反彈。另一邊，90後程序員的屏幕上，一串代碼自動觸發。等人類還沒來得及完全理解發生了什麽，係統已經完成了風控操作。收盤後，經理的組合滿是傷痕，令人驚奇的是量化賬戶幾乎毫發無損，甚至小有盈餘。
差距，往往不在知識，而是在反應速度和絕對的紀律。
有人說：原來基金經理的“直覺”，在機器眼裏，可能連一行代碼都算不上。那時我才第一次真切地意識到，量化和傳統投資的區別。
我最早聽說“量化”，還是在DeepSeek橫空出世的時候。創始人梁文峰有量化背景，那會兒很多人都在討論。第二次，是在一個財經博主的直播間裏，他說今天市場下跌，是因為機構、遊資和散戶的賣出觸發了量化的自動拋售。那一刻，我的好奇心徹底被點燃了。
後來我才明白，量化靠的就是規則和算力，不帶情緒，也不講客氣。跌到某個位置就賣，漲到某個點位就買。所以你會常聽到那句話 —— 市場大跌時，“量化基金加速拋售”。其實它們不是慌了神，隻是規矩到了就動作。不過，這種極致的紀律性也不是完美的。它過於依賴曆史數據，遇上從未發生過的“黑天鵝”事件，可能就會失靈；而當市場上大多數模型趨同，也可能因為動作一致，反而把踩踏推得更厲害。
相比之下，傳統基金更像人的延伸，依賴直覺和經驗，有靈活性，但也難免情緒化；量化則冷靜得近乎無情，隻認規則，不講情麵。
回頭看，兩者並無絕對高下。就像北京的街道，你可以選擇慢慢走路，也可以打車、乘地鐵和公交。關鍵在於，你願意把信任交給誰？會猶豫、會犯錯、懂人情世故的人，還是冷靜執行規則的程序？
也許有一天，整個市場都會像一台超級計算機一樣運轉。我們每個人，其實也在一次次選擇中，像在輸入代碼一樣，把自己的信任和偏好提交出去，最終跑出屬於自己的財富軌跡。就像我走在北京的家附近的街上，熟悉，但又總有點兒陌生感。每一次抬腳，每一次轉彎，你會發現 —— 自己既在無形的網絡算力裏穿梭，也在心裏的地圖上找坐標。
到頭來，你選擇的，不隻是回家的路。你在選擇一種方式，理解這個世界並且安放自己。是相信冰冷的算法呢，還是依賴自己溫熱的心法呢？
算力時代的創意印記：每一幅AI圖像，都是時間、數據與算法的結晶。
我昨天下午才發了這篇文，你沒看到不奇怪，因為我以前一般都是早上發文的。
大約十年前，芝加哥的股市就抓了一個投資工資的印度人，被判了刑 - ”擾亂金融秩序“。他就是利用公司軟件的速度打時間差。先賣出他們公司可控的大筆股票，肯定價格就跌，然後再大筆買進。每股落差可能隻有幾分錢，或反之，交易量大的時候還是可以賺到的。 一切在幾秒甚至幾分之一秒內完成。 這種做法多對做 option 的很有用，但違法。 我對自己的個股買賣都是call options。 我可沒時間老盯著屏幕，而且我知道即使盯著也幹不過金融公司，索性就下單，讓他們去盯著。 不成功的時候也有，但大多數成功就夠了。