熟悉老杜的朋友都知道，我是计算机专业出身，博士研究的方向context-aware computing情景感知计算，是人工智能的一个细分分支。虽然说水平一般，不过对AI算法多多少少是知道一些基本原理的。
过去几年，很多朋友问我为什么不去搞量化呢？首先，我要说，我对从事量化的同行充满尊重，任何一个领域能做出好的业绩，到达百亿甚至千亿的规模，对他们的专业能力都需要有足够的尊重和敬意。接下来是我自己个人的一些观点。
1、我们投资是在干什么？股市本身是一个市场化的平台，让上市企业与投资人之间，通过资本市场形成良性循环。投资人出钱给上市公司发展，上市公司做大做强，给投资人‘’股价+分红‘’的回报。我们并不是简单的在做“零和游戏”这样单纯的博弈（虽然资本市场博弈无处不在），做大资本市场的蛋糕，分享资本市场的成长，这才是投资的光明大道。
所以，通过计算机技术手段，单纯挣“错误报价”的钱，这是纯粹割韭菜的行为，不产生价值（可能有错，但这是我目前的认知），更重要的是，中国股市有大量的散户，缺乏足够的专业知识，错误报价是普遍存在的现象，用技术手段收割，技术上确实是降维打击，但道义上呢？至少这个行为和我投资的基本观念冲突。
2、对市场的敬畏。芒格先生在《穷查理宝典》里早就表达过对各种金融衍生品的不认可，甚至是不屑一顾，认为这些发明都偏离了投资的本质。老杜没有这个高度，对大多数金融衍生品一窍不通，更不知道怎么用精准的AI算法，综合利用各种工具，实现超额收益。
但我们的股市存在的时间，相对西方还短，经历市场的检验还少。无论什么算法，大体原理：对过去数据的训练，得出交易模型，然后用模型下场交易。问题来了，过去的数据，在面对极端情况下，例如流动性风险，是否有效？我自己从常识看，是找不到万全之策，能妥善解决过去训练数据样本覆盖不够的问题。简单说，我认为没有万能的算法，能应对所有的突发情况。
例如最近被热议的DMA策略，近3年大火，简单的逻辑大概就是，从小票里选择相对于指数“涨得快，跌得慢”的组合，做多股票，做空相对应的股指。理论上，无论市场涨跌，都存在跑赢指数的基差。这个就是盈利的基本逻辑。假设模型训练的精准，又有对冲机制，确实风险敞口很小。然后券商给上4倍杠杆。收益那是真香。
可最近的事情发生了，市场流动性突然出了问题，加上对做空机制的限制，导致大量DMA产品策略失效，没加杠杆的很多最近两周回撤20%+，上了4倍杠杆的，大量回撤90%+。也就是约等于直接清零。一时风光无限的真香策略，仅仅一两周时间，就变成：三年在天堂，一朝直接跌入地狱。
这只是一个例子。老杜的意思是，无论什么策略，依靠数学方法并不能得到绝对的保证。投资，本身也不是一个纯粹玩数学的游戏。我对芒格先生的这种洞见，是十分钦佩的。当然，同时也是对自己充分的了解，自己不是这块料，赚不来割韭菜的钱。事实上，每次我投机想割别人，往往都是自己被割了。
3、股价=每股收益*市盈率，或者，股票的市值=利润*市盈率。这就是投资最本质的逻辑。股价要涨，就是企业的利润上涨，或者市盈率提升。我们研究企业的基本面，就是判断未来的利润是否能继续上涨。我们研究宏观经济，或者行业的动态，一定程度辅助判断企业的市盈率是否会提升，还是下降。投资回归到本源，其实就是在做这两件事情。
股价无论怎么波动，最终会回归到这个基本准则上来。买利润有保证的，市盈率在合理偏低范围的，就是简单朴素的投资逻辑。
最后，我想说，我这辈子大体上没机会去从事量化工作了。类比专业的话，量化像计算机专业，日新月异，新人辈出，人到中年还跟后辈拼技术，那是自不量力。更总要的是，人总要选择一些符合自己价值观的事情吧。现代社会，只要不懒，怎么也不至于饿死。有些钱可以挣，看不懂的钱没必要去挣。
春节快到了，这里预祝每位投资人新春快乐！今年对我来说也有了新的变化，换了工作环境，新址在朝阳区，欢迎新老朋友来我这里喝茶，聊投资。
我们龙年再见！