这是老王的第334讲
世界上最赚钱的生意，就是我知道，而你不知道。
2018年热播的电视剧《大江大河》里，董子健饰演一个从小卖馒头，卖电线，一步步建立起自己产业的人生赢家 - “小人物”杨巡。这个曾经穿着补丁、到处叫卖的小商贩，最后在时代的浪潮中打拼出了庞大的产业，其经历让人不胜唏嘘。
剧中的杨巡，无论是卖馒头还是做生意，赚钱的逻辑只有一个：倒买倒卖。通过馒头换鸡蛋，鸡蛋换粮票，从中赚取差价；利用与村书记雷东宝的关系低价拿电线，转手再卖给客户，依然是赚差价。
非常简单的逻辑，但是成功的只有杨巡，因为只有他知道可以通过雷东宝拿到低价电线。所以中国人喜欢说“闷声发大财”。
《三体2》中的黑暗森林法则说，文明的暴露最终要么被消灭，要么消灭别人，最后只能留下一个。这同样可以解释今天的社会。社会是一座黑暗森林，当你垄断的信息暴露，要么威胁别人的“生存空间”，要么“生存空间”被别人威胁。
但是，这并不代表我们手中所有的信息都是有效信息。如果说社会是金字塔型的，那么信息也是金字塔型的。99%的信息，属于大众信息，即无用信息。而剩下1%的有效信息在1%的人手中，越滚越大。
这种通过掌握关键信息，获取信息差赚钱的形式，在量化领域表现更为残酷。如果你做量化，当你掌握的1%的信息优势不再，只能被剔除出局。
量化赚钱的本质
做量化模型很复杂，但是量化投资逻辑很简单：给资产定价，然后在市场上寻找错误的价格套利。
量化基金的研究员把交易思路抽象成交易策略，反复用数据验证，量化工程师再把验证成功的策略翻译成python、建立模型，系统工程师对接交易所，实现自动化交易。用《Margin Call》中的一句话来说，“It’s just all about numbers”。
梅利韦瑟创办了长期资本管理公司（LTCM），里面的一群天才就借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资。
LTCM通过自己的量化模型发现，同样是30年期的政府公债，已经发行半年的收益率是7.36%，而新发行的收益率是7.24%，中间因流动性存在0.12%的价差。于是，他们从华尔街银行借款10亿美元，买进这些较便宜的已经发行一段时间的非当期债券，并借入10亿美元的当期债券然后抛空，最终没有动用自己的一分钱盈利1500万美元。
但是，正因为这是一场关于数字的游戏，量化交易策略被别人发现，就意味着你赚钱的机会被对手抢走了。
它是一场零和博弈，赚的多一般存在两方面原因：一个是你很牛，可以发现别人发现不了的套利机会；另一个是你的对手不太行，你能从他的手中抢走市场。可以想象，如果两个人同时做“市值超过10亿就剔除的小市值轮动策略”，用一模一样的模型去做交易，要么平分整个市场利润，要么一个人因为0.001秒的失误就满盘皆输。
所以量化策略就是交易的黑箱子，每个人在自己的黑箱子中寻找定价的错误，然后交易赚钱。
量化交易的鼻祖詹姆斯·西蒙斯的投资遵循一个理念：投资不需要逻辑。他所创办的文艺复兴科技公司寻找策略的方式通常有3步：
1、找到价格序列中的异常规律；
2、确保整个规律是持续的、非随机的；
3、看看能否找到合理的解释。
文艺复兴在科技泡沫亏损之后，大量收集信息，包括行情、财报、新闻等，提前3秒、3分钟、3小时、3天、3周、3个月预测价格的变化，此后逐渐走向巅峰。虽然步骤只有三步，但是最后一个他们常常忽略，因为如果一个交易很有逻辑的话大概率已经被别人发现了。他们敢于交易那些没什么逻辑但统计显著的事情，这是他们成功的关键。
信息差有限决定了量化“蛋糕”有限
信息差决定了量化交易赚钱的关键，同样也决定了量化的盘子有限。这主要有时间性和空间性两方面的原因：
从时间性来说，一个量化交易策略的有效性存在时间限制，一般从6个月到2-3年不等。从2015年股灾之后，监管制度不断调整，如果政策变动，那么影响定价的因素就会需要调整。比如去杠杆的趋势愈加明显之后，利率飙升，债券熊市，债券的影响就需要重新评估，会大大缩短策略有效时间。
从空间性来说，套利的空间有限。做交易就像给市场治病，市场的病在于错误的定价，表现为无效。当套利交易越来越频繁，市场会逐渐趋向于有效，可以寻找价差的空间越来越小。
既存在时效性，空间又有限，再加上还需要寻找那些没有被其他人发现的策略，这就决定了量化只是少数派游戏。
有些人喜欢拿西蒙斯和巴菲特做对比。从1988年至2018年，西蒙斯管理的大奖章基金的费后收益为39.1%，而巴菲特的年收益为17.6%。
看起来似乎是遥遥领先，但是，他们的资产规模恰恰相反。在2018年，文艺复兴科技公司的资产管理规模只有450亿美元，而巴菲特伯的公司总资产在2017年已有7021亿美元。
当然，不仅仅是西蒙斯一家存在这种情况，2018年美国对冲基金行业总规模3.5万亿美元，其中量化对冲基金不到1万亿美元。国内市场更是寥寥，100万亿的资管市场当中只有3500多亿做的是量化。
如何在量化领域脱颖而出？
所以，如果你问老王，我现在去做量化赚钱吗？老王的回答是赚钱。但是，这是一个真正适者生存的行业，要用数据、模型、洞察力等武器从其他人手下血拼出一条路。
确实如西蒙斯所说，做量化投资不需要逻辑。但是，它需要壁垒。
如果你快人一步发现某只股票的错误定价，然后快速买入卖出，你就能赚到钱；
如果你有比他人更好的基础设施，可以支持更高频的交易，你就能赚到钱；
如果你可以比其他人更快地把投资思路转换成技术语言，你就能赚到钱。
那么，如何比他人更快、更好呢？在信息趋向对称的行业，建立我们与对手之间壁垒的核心，就是创造信息差。直播行业很火，但是信息高度透明，李佳琦因为有几年线下销售经验的积累才逐渐成为如今的头部流量。但即使如此，一年365天他需要直播389场，和家人去泰国旅游依然会担心粉丝流失。因为他的壁垒并不是牢不可破。
对一个量化人来说，建立一个坚不可摧的壁垒的关键是专业，它的背后需要四个盾墙：
资源壁垒。做量化投资，资金是起点，强大的人脉可以帮你省去寻找资金的苦恼。
技术壁垒。python是量化入门语言，无论是做基金经理还是工程师，都需要学会python是如何实现交易逻辑的。
理解壁垒。技术是手段，核心是策略。深刻的理解金融运作逻辑，才能做出创新。
信息壁垒。及时了解市场动态和政策信息，快速调整模型的敏感性因素，调整买卖决策。
总的来说，量化是一个虎口夺食的行业，想在量化中占据一席之地，就要不断建立并强化自己的壁垒，变成“我知道，而你不知道”。
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