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跟好几位量化期货圈的 “老炮儿” 深聊之后，我扒出了些实战干货 —— 都是大佬们真金白银砸出来的经验，不是网上随便抄来的鸡汤。
方向和细节到底谁重要
子（汪中求）曾经曰过“细节决定成败”，但是子（雷军）又曰到“不要用战术上的勤奋，掩盖战略上的懒惰。”。到底听谁的？
真正的子是这么曰的“学而不思则罔，思而不学则殆”，孔老夫子诚不欺我，放在期货圈照样适用 —— 光学不思考，就是 “抄作业都抄不对”；光思考不学习，就是 “空想家”，迟早被市场教做人。思考和学习得绑在一起，不能光埋头瞎跑，也不能光抬头看天不挪步，细节和方向俩都得拿捏住。
我上学时认识位学长，如今都排队评院士了，妥妥的顶尖学者。他说自己的时间永远按 1:1:1 分配 ——1/3 查文献定方向，1/3 动手做实验，1/3 总结输出。这比例简直比奶茶三分糖还讲究，既不瞎想也不瞎干，完美避开 “想太多做太少” 和 “做太多想太少” 两个坑 —— 毕竟期货市场不养空想家，也不养瞎忙活的冤种。
核心就是思考和行动得均衡，俩都不能偏废。能沉下心琢磨，也能踏实动手干；想卡壳了就实操试试，干活受阻了就停下来复盘，千万别扔在那儿不管。实在没头绪，就先干起来，很多时候越干思路越清晰；但绝对不能一困惑就掏手机刷视频、偷懒摸鱼，时间这玩意儿，一懈怠就偷偷溜走了，等反应过来，市场早变天了。
少纠结，马上行动
有人问苏格拉底 “该不该结婚”，这老登是真敢说，直接戳破 “选择困难症” 的本质：“无论怎样做，你都将后悔。” 任何抉择都意味着放弃另一种可能，没选的那条路总让人脑补出一堆遗憾。说白了，我们永远遇不上 “完美选择”，遗憾本就是选择的附属品 —— 既然怎么选都得 emo，那还纠结个 der？
量化群曾里有人提问 “推荐一本学习 Python 的书”，我的回答‘是：“随便拎一本先啃着”。别纠结时间成本，非要找最经典的，人生大多数事儿本就是徒劳无功，想一下子找到最优解，比在期货市场里精准抄底还难，但只有行动起来，才能慢慢往好里调，这寻优的过程就是必经的成本。毕竟，比起 “选对”，“开始做” 才是更稀缺的能力 —— 大多数人都死在 “我再等等”，而不是 “我选错了”。
回馈（PCDA）：没有反馈的练习，纯属自嗨
重视回馈（PCDA 循环）：没有反馈的练习，从来都不算真正的练习，顶多是自我感动式 “瞎忙活”。
有位期货大佬，从做交易第一天起，就死磕实盘数据统计，手续费、净值、出入金、保证金这些玩意儿，一一记在 Excel 里。这毅力我愿称之为 “Excel 战神”，比当代年轻人打卡减肥还坚持 —— 毕竟减肥断几天没啥，交易数据断一天，可能就错过了策略优化的关键线索，血亏啊兄弟。至今他已经积累了几千个交易日的数据，从未间断。
这背后藏着量化交易的核心逻辑：PCDA 循环（计划 - 执行 - 检查 - 改进）。
没有反馈的交易，就跟闭着眼睛跑步似的，你永远不知道自己跑偏到哪儿去了，说不定跑着跑着就掉进市场的 “坑” 里了。
新人最常犯的错，就是做完交易就抛到脑后 —— 赚了就吹 “天赋异禀”，亏了就骂 “市场狗贼”，典型的 “双标式交易”。但真正的高手，会把每一次交易都当成 “实验”：净值回撤是参数失效了？还是行情变天了？手续费占比太高要不要调仓位？
收益这东西从不撒谎，持续记录、复盘、优化，策略才能在一次次迭代中越来越稳，而不是越做越慌。
不要想着把会的都用上
别贪多嚼不烂，够用就赢了。有人读完《史记》还读《资治通鉴》，参加奥赛就得报好几个班，对比一下思路 —— 但学习的核心从来不是 “囤知识”，而是 “能用、管用”。学习得带着问题深入琢磨，别盲目追求 “全掌握”，更别着急把所有学过的技巧都往一块儿堆 —— 量化交易是套系统工程，不是技巧的简单拼接，半部《论语》足够治天下，核心工具用对了，远比堆砌一堆没用的技巧管用多了。
“会的东西一定要用上”，这是很多量化新人的 “通病”，背后全是 “知识变现焦虑”。觉得自己花了那么多时间精力学的量化技术，不在策略里全用上，就等于 “白学了”“亏了本”，仿佛策略的专业性和技术堆砌量直接挂钩 。
入行初期，多数人都沉迷在 “学会新模型、新指标” 的成就感里，把 “展示技术” 当成研发目标。比如学了 LSTM 神经网络，不管标的走势需不需要非线性拟合，硬塞进趋势策略里；掌握了跨期套利模型，不管市场套利空间能不能覆盖交易成本、有没有流动性风险，非要在没机会的行情里硬执行；更有甚者，把均线、MACD、布林带、波动率指标全堆在一个策略里，美其名曰 “多维度验证信号”，实则信号冗余、噪音一大堆，反而干扰了核心决策。这操作跟做菜放十几种调料似的，最后吃不出主料啥味，只觉得齁得慌 —— 期货策略不是 “炫技大会”，能赚钱的才是好策略，管它用的是双均线还是神经网络。
真正成熟的量化策略研发，必然是以 “交易有效性” 为绝对导向：先明确交易目标（是稳健盈利还是抓趋势，是控回撤还是追收益弹性），再根据市场环境、标的属性挑适配的技术工具。 能用简单双均线捕捉的趋势，就别强行加机器学习模型；能靠单一因子验证的套利机会，就不用堆多因子增加噪音。 就像资深交易者常说的：“好的策略不是‘我会什么就用什么’，而是‘市场需要什么，我就用什么’。” 这就像追姑娘，人家喜欢温柔的，你偏要耍帅耍酷，不被拉黑才怪 —— 市场也是个 “傲娇主”，得顺着它来，不是你想咋地就咋地。量化技术的价值，从来不是 “全用上”，而是 “用对地方”—— 让工具服务于交易，而非让交易迁就工具，这才是策略能落地赚钱的核心逻辑。
道唯一 法万千，条条大路通罗马，关键还是长期主义，做之前不要怕，做之后不要悔
以前的英语考试总考一个比较俗的课题 “该专还是该博”，要拿分就得分析利弊，最后说 “看个人情况”，纯纯的“有用废话”。
真要落实到行动上，简单得很：别矫情，先干起来。只有做了，你才知道是每科都考 60 分容易，还是单科考 100 分容易。
有人把趋势跟踪、截面跟随、套利、期权这些简单策略一一落地（网上能搜到源码，借助 AI 也容易实现，想深入学花几千块报个课就行），再把这些策略组合起来，威力十足 —— 就像周星驰版《苏乞儿》里的降龙十八掌最强的最后一掌，就是把前十七掌一起打出去，效果直接拉满。
也有人死磕机器学习，几年时间从行业小白，逆袭成能做出高夏普率策略的顶尖人物。
不管选哪条路，都得动起来，光想、光纠结，永远到不了对岸。而且一旦选了，就得做透，别在 “博” 和 “专” 之间来回横跳，坚定方向就别轻易改。很多人就是做一点遇到困难就退缩，反复摇摆，最后啥也没做成，纯属浪费时间。
很早以前，我有个朋友特别偏执，非要做 “无回撤” 的策略。他花了整整 7 天，对着单品种单周期反复优化：哪里有回撤，就加一段代码抹平；新的回撤出现，再继续加代码。费了九牛二虎之力，终于弄出个几乎没回撤的策略，核心代码从几百行膨胀到几万行 —— 这TM哪是做策略，这是写 “长篇小说” 啊，代码多到自己都看不懂，还指望市场买单？
我当时就说，这策略是顶级的过度优化，一天都赚不了钱。果不其然，实盘后天天亏，跟漏了底的水桶似的，赚的那点还不够手续费，纯属给期货公司打工。
从那以后，“大道至简” 的奥卡姆剃刀原理，就成了我的信仰,当然也是偷懒的借口。没想到多年后，我遇到一位大佬，居然走的是类似 “过度优化” 的路子。一开始我觉得他肯定没戏，结果人家把那些冗余的优化逻辑抽丝剥茧、去芜存菁，最后居然成了 —— 只能说，市场这玩意儿，永远有惊喜（或者惊吓）。
所以，做交易别给自己设限，坚持长期主义，或者说长线投资：首先得敢尝试，坚持下去才有可能成功；就算错了也别后悔，生命中多数事情本就是徒劳，但正是那些不放弃的坚持，才可能带来收获。自由 + 热爱是成为大佬的必要条件
当你全身心投入一份有意义的事业，生命才会绽放真正的光芒 —— 这话放期货圈同样适用。那些能在交易中做到顶尖的人，往往没啥生活压力，还对这行极度热爱 —— 因为热爱，才不会觉得天天盯盘、复盘、改策略是煎熬，反而乐在其中。
梁文峰、雷军都是很早就实现了财务自由，但正是因为对事业的极度热爱，才一步步取得了更大的成就。就像科学史上留名的人，要么本身是巨富，要么很早就得到了巨富的赏识 —— 他们能毫无压力地投身热爱的事，自然更容易做出成绩。
从小了说，我这大半夜起来，写这篇文章，洋洋洒洒6000多字，纯是思考总结的东西太多了，产生了一种难以抑制的表达欲。自主的投入，血压一点都没高，爽的不要不要的，而且越写越爽，是一种纯心流状态。
说白了，期货这行不是 “为了赚钱而做”，得是 “因为喜欢而做”，不然天天面对波动、亏损、熬夜，早就被逼疯了 。
保持危机意识，持续迭代
要有危机意识，但是要理性乐观，也就是把精力放在如何应对危机，而不是恐惧危机。
当年机器学习刚兴起时，有人看到其中的诸多困难，也目睹了很多人在这条路上翻车，就自我安慰：“可能等我研究透了，机器学习策略早就失效了”，于是就没那么上心。这心态跟 “反正明天会下雨，不如今天不晒被子” 一样离谱 —— 市场永远在变，你不迭代，就等着被淘汰，毕竟没人会等你 “研究透了” 再涨或再跌。
但周围很多原本时序规则策略跑得很好的高手，花了 2 年左右时间深耕，最后成功突破 —— 后来时序策略陷入低谷时，人家靠着机器学习策略在市场里 “杀疯了”，而当初偷懒的人，只能眼睁睁看着别人赚钱，自己拍大腿。人一旦懒惰，总能为自己找到借口，而机会往往就在这些借口里溜走了。
直面工作中困难
任何工作都有喜欢做的部分和不喜欢做的部分，想要持续做自己喜欢的事，就得先把不喜欢的部分做好。别等着 “遇到喜欢的工作”，要学会先爱上手上的事 —— 先拼命把当下的事做好，喜欢自然会慢慢产生。
电影《投名状》里庞青云说：“有把握打赢的仗，根本轮不到我们；让我们上的，往往是看起来没有希望打赢的仗。但只有把这种‘没希望’的仗打赢，我们才真正拥有机会”。
著名演员孙俪曾说：“我每天半夜三更背剧本，有人说‘给我 85 万我也会拼命背’，但你们弄反了顺序：是先拼命背剧本，才有机会拿到 85 万，而不是先有 85 万才去拼命。”
工作和生活中，总有很多琐碎但必须做的事。我们要做的，既不是不顾一切硬扛，也不能在琐碎中消耗自己 —— 关键是分清优先级。
时间管理专家曾给商学院学生做过一个发人深省的实验：他把拳头大的石块逐一放进广口瓶，直到石块高出瓶口，然后问学生 “满了吗？” 学生们齐声回答 “满了”。接着，他倒入小砾石填满石块间的缝隙，再撒入沙子填补剩余空隙，最后还能注满水 —— 原来瓶子始终能容纳更多东西。
专家揭晓核心：若不先放大石块，后续便再无空间容纳。这正如人生，大石块是家庭、健康、梦想等要事，小砾石、沙子与水则是工作琐事、烦恼干扰。先锚定核心优先级，方能在纷繁中守住关键，反之则会被琐事裹挟，错失真正重要的人生价值。简单说就是：先干正事，再处理破事 —— 别把时间浪费在 “今天吃什么”“谁又在背后说我” 这种破事上，期货市场的机会可不等人，你在纠结琐事，别人已经在赚钱了。
张朝阳回忆：“当时我对产品技术不够重视，也不够勤奋，只顾着飘飘然享受当下的状态。记得有一晚我在酒吧唱歌，马云因为收购雅虎也在北京，我就叫他出来玩。结果他夜里 12 点才赶来，只待了半小时就匆匆离开，因为他还要回去继续工作。” 这就是大佬和 “凡人” 的区别：你在酒吧嗨皮，人家在办公室搞事业；你觉得 “差不多就行”，人家觉得 “再拼一把”—— 所以马云成了马云，而有些人只能回忆 “当年我和马云喝过酒”。
我们总要处理一些交易之外的事，比如家事、应酬，但要始终清楚什么是核心。忙这些事的时候，就像佛法里说的 “穿衣就是穿衣，扫地就是扫地”，专注把当下的事做好；做完之后，立刻重新投入到核心工作中。
有位大佬的诀窍是：无论应酬到多晚，睡前都强迫自己打开软件运行一次回测，梳理一下策略思路并写在纸上，才安心休息。这执念我服了，比高考前熬夜刷题还拼 —— 毕竟回测多一次，策略就完善一点，赚钱的概率就大一点，熬夜算啥，赚钱不香吗？这背后，是对工作始终保持的深度专注。
是否要经常出来交流
葛卫东说过 “做投资的人要尽量减少不必要的应酬，真正的大智慧是悟出来的”，但我觉得这话不能绝对化 —— 交流的价值，得看人、看阶段。
有些人是现在常说的 “超级个体”，适合一个人独立思考。交易圈里有很多这样的人，我有幸认识几位，他们基本不参加应酬，靠自己的深度思考就能做得非常好 —— 毕竟天才的世界，凡人不懂。
但对大多数人来说，应该多出来交流，认识同行、避免闭门造车。我身边有两个朋友，一个做交易，一个做实业，有好几年，他们都积极参加各种行业会议，认识业内人士；对于那些有能力且愿意交流的人，就单独约出来深入沟通；遇到能合作的人，就拉入伙。最后，他俩硬生生从 “小白” 熬成了 “行业大佬”—— 所以交流不是 “瞎晃悠”，是找机会、找伙伴，前提是你得带着脑子去，而不是去蹭饭、吹牛。
成名之后，他们就很少参加行业会议和聚会了。以前参加，是因为对行业不了解、没有好的合作伙伴；现在对行业已经摸透，也有了深′度合作的伙伴，之后只需潜心研究，在小圈子里交流就足够了 —— 再参加无关的应酬，反而耽误时间，纯属浪费生命。
不过，参加同业交流要注意两个要点：第一，先有深度思考和明确目的 —— 搞清楚自己的策略卡壳在哪、交易做不好的原因，以及缺乏哪些技术和经验；第二，粗略筛选后，锁定那些能成为导师或合作伙伴的人，登门拜访、谦虚求教。
如果只是因为获奖了想 “吹个牛”、体验万人敬仰的感觉，或者失意了想找同行安慰，那真没必要参加行业会议 —— 纯属浪费时间，不如关起门来独立思考，省得还得应付一堆无效社交。
奋斗与健康的平衡
真正的成功，往往属于偏执狂 —— 这话在期货圈简直是真理。
松下幸之助在当伙计时，师傅对他说：“幸吉，你要想独当一面，就必须努力到小便泛红才行。如果没有两三次这样的经历，你就成不了一名合格的生意人。” 这话听着有点吓人，但道理没毛病 —— 期货这行，不拼是真不行，毕竟市场里的钱不是大风刮来的，是靠熬夜、靠复盘、靠一次次试错赚来的。
期货圈的大佬没几个身体好的，有一次行业聚会，一眼望去星光灿烂 —— 全是光头；剩下的，不是受失眠困扰，就是有颈椎问题，还有一些没听过的职业病。 这简直是期货圈的 “标配”：头发越少，水平越高；职业病越多，赚钱越多 。
当然也有人说：健康是 1，其他的都是 0，能持续健康长寿，才是更长远的划算。
折中一下，年轻的时候抓住机遇拼一把，积累足够的财富，老了再用这些财富保养身体，或许是最优解。
当然，普通人的意志力远远没到会 “累死自己” 的程度。还是句话：别矫情，别累了一点就纠结 “值不值”—— 这种心态最容易失败。做事要胆大假设、小心求证。
大佬们的经验，本质上都是相通的：不纠结于无法控制的事，专注于能改变的细节；不迷信技术的堆砌，坚守 “有效” 的核心；不畏惧试错的成本，保持持续迭代的动力。
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发表于 2025-12-21 21:20:28
