RE:CZ

现在是 2026-02-03，凌晨 4 点。

今天是超早起床，不是熬夜。昨天使用 OpenCode + Opus 4.5 帮我完成了资本持久战的实验工作，有一种豁然开朗的感觉。AI 带来的效率提升，真的是质的飞跃。我可以像实验室里的导师一样，指挥我的 AI 助手们完成各种实验任务，然后我再来分析结果，提出新的假设，设计新的实验。

经过昨天的实验，我对资本持久战的实验设计有了更深的理解。实验设计的重构，使得我们能够更系统地评估不同信号策略和投注策略在各种市场环境下的表现。未来我将把它打造为一个量化策略的孵化器，能够快速地测试和迭代各种策略组合，最终上线到真实的交易环境中去。

市场序列是客观存在的，信号策略是对市场的反应，而投注策略则体现了投资主体的风险偏好和资金管理方式。通过将这三者结合起来，我们能够更全面地理解投资策略的有效性。在实验中，整体上，信号策略和市场序列的匹配程度 SMF ¹ 决定了基准账户的表现，而投注策略则决定了资金管理的效率和风险控制的效果，决定了投资主体的实际效用。

如何看待人类的主观交易？

于是，我又有了新的思考：我们该如何看待人类的主观交易的问题？

在 国泰海通的2025年度报告 中提到，主观与量化的有机结合是未来的一个趋势。

我的观点是：主观交易应该仅作用于信号策略，但坚决不要干预投注策略。人类的主观交易能力，更多体现在对市场环境的理解和对信号策略的设计上，而不是在资金管理和风险控制上。人类的最大弱点，就在于资金管理上的非理性决策。面对亏损时，容易恐惧；面对盈利时，容易贪婪。如果我们能将投注策略完全交给程序来执行，那么就能避免人类在资金管理上的情绪化问题。人类必须无法干预甚至对投注策略一无所知。

当然，无法完全避免人类去偷看投注帐户的表现，如果偷看了，就会影响主观交易者的心态，从而影响信号策略的设计。这个缺陷的关键在于，人类可以发现自己的信号策略对投注帐户的强因果关系。如果要避免这个问题，必须想办法斩断人类发现这个强因果关系的途径。

社区化交易

让多个主观交易者分别充当不同的信号策略。主观交易者仅能看到自己信号策略的表现和综合投注帐户的表现。

这样，综合投注帐户的表现就与单个信号策略的表现不再有强因果关系，从而避免了主观交易者根据投注账户表现调整信号策略的可能性。这样做的效果会产生一个类似于集体智慧的效果，能够更好地捕捉市场的多样性。而且，由于反马丁策略的资金管理特性，单个信号策略的极端亏损不会对整体投注帐户产生大的影响。风险也控制住了，它能够容忍个别信号策略的失败，并且能积极响应成功的信号策略。

社区的参与者只能将资金投入到综合投注帐户基金中，而无法直接干预任何单个信号策略的资金管理。综合投注基金的收益有 80% 分配给资金提供者，20% 分配给信号策略的设计者（主观交易者）。业绩归因的层面，可以事后根据各个信号策略对综合投注帐户的贡献，来分配奖励，这里可以进行公平和效率的权衡，最终应当鼓励信号策略的一致性和有效性。说白了，就是鼓励主观交易者设计出更好的信号策略，并且心无旁骛地执行。

所谓效率，就是指收益应当完全按照信号策略的贡献来分配，谁贡献大谁拿得多；所谓公平，就是指即便某个信号策略事后来看贡献不大，但只要它符合基本的质量标准，就应当给予一定的奖励，以鼓励更多的参与者加入社区。

追求绝对的效率，就可能导致制度性套利，例如引导某个交易员进行多信号对冲，然后通过盈利信号来获取极大的收益，这实际上没有产生任何新的信号策略价值，只是利用了规则的漏洞。

追求绝对的公平，就可能导致整体收益率下降，因为奖励分配过于平均，无法激励交易员设计出更好的信号策略。优秀的信号策略设计者，可能会因为收益被稀释而失去动力。