读完《征服市场的人》：认知是复利，量变是点火

最近花了四天闲工夫，把《征服市场的人》读完了——那本写西蒙斯的传记，作者是格雷戈里·祖克曼。

对这位被叫作"量化交易之父"的传奇数学家，我一开始的滤镜厚得没边：低调、神秘，几乎不接受采访，用数学在华尔街横着走了三十年，收益率长期压着巴菲特和索罗斯打，顺手还开启了一个时代。这套叙事放进任何一本爽文里都成立。

我对梁文锋的认知一开始也是同一个模板：低调、神秘的大佬，研究生期间就用统计模型进股市赚钱（据说在校期间就赚到过一百万），毕业后在出租屋里闭关做量化，撞上瓶颈，一个人开车进西藏无人区，脱险回来一头扎进 AI 和深度学习的底层研发，才有了后来的幻方量化和深度求索。

先说那层滤镜

这些经历对我来说都太传奇了，简直像从未来穿越回来的人，或者出生自带系统面板的那种。他们的共同点是眼光和认知都提前了一个版本，而时代的发展又一遍遍替他们做了验证。这一点孙哥（孙宇晨）也相当独到，以后单独开一篇细聊。

所以我第一个感悟是：认知和眼界决定一个人的行为，也决定了他的未来和上限。

认知决定一个人的上限

人做决策，永远是按自己对这个世界的理解来做的。你可以把大多数人的一生想成一张二维平面：视野在平面上，活动范围在平面上，遇到问题也只会用平面里的办法去解。可一旦你站到三维，那些原本挡在你面前的平面会一张张铺开在眼前，哪条是墙、哪条是门，一目了然。解决问题从来不难，难的是先看见。

2023 年 7 月，蚂蚁集团被开出 71.23 亿的罚单。一般人的第一反应是：罚这么多，阿里肯定得跌。结果恰恰相反——消息落地那几天，阿里股价是涨的，港股美股一起涨。因为市场读到的不是"处罚"，是"整改结束"。压了三年的靴子终于落地，接下来的剧本叫重回正轨。同一件事，两种读法，最后是两种完全相反的操作。你有考虑过这一点吗？

（说个题外话，阿里在美股和港股上市，定价权大部分握在"聪明钱"手里，所以才会涨成那样；这消息要是放在 A 股，说不定真要先跌一阵子。）

三件让我记忆尤甚的事

信息，和智商

第一件是孙哥在访谈里那句话：

"这个世界上不存在智商之分，只存在信息多少的区别。"

这句话我同意一半。信息确实太重要了，你得先有足够多、足够准的信息，才拼得出一张完整的视图，才能理性地看待一件事，才谈得上"认知"这两个字。另一半我不同意：智商也重要，它体现在你检索核心信息的能力，和把信息转化成自身理解的效率。（我说的不是韦东奕那种纯做题的智商，那跟这个不是一回事。）

这里我说个暴论：聪明人始终觉得人外有人，所以他们一直在拿信息、一直在学，一直在往上换圈层。 而认知低的人不自知，活在自己的世界里当井底之蛙，还特别喜欢把自己的意见强加给别人。

当然，我们不是全知全能的神，也不是极少数那种出生自带系统的大佬。所以推荐一本《对赌》，安妮·杜克写的，讲一个人怎么在信息永远不够用的情况下做出更合理的决策，以及怎么复盘、怎么提高自己的决策质量。这本书我还在看，没看完，先挖个坑。

一块绊脚石，和刘邦

第二件是足球博主董路。

关注国足的应该都知道，这两年国足的底是真的在往上抬，U17、U15 这批孩子明显比上一代强，而这批球员里，很多就是董路"足球小将"那条线带出来的。

他最近一次直播里吐槽足协的管理人员，说得很不客气：一批留洋归来的小球员，在欧洲高强度的梯队里真刀真枪拼过，回来之后管理层不知道怎么用，让他们低强度训练，踢社区比赛。董路气的是什么？是人才被浪费。那些人不是坏，是认知太低——可偏偏认知这么低的人在当管理层，这才是最要命的，因为他坐在那个位置上，就是整条发展路径上的一块绊脚石。

所以不管是为了个人还是集体，认知水平的提升都是硬指标。刘邦就是这个道理：他打仗不如韩信，治国不如萧何，谋略不如张良，但他认知到位，而且能一直学、一直改，所以他能把一群比他强的人攒成一个团队，把事做大。

有了足够的认知，机会来的时候你才抓得住。这就引出第三件事。

火箭、燃料，和 CZ 那次点火

看油管博主"脑总"讲 CZ（赵长鹏，币安创始人）自传《币安人生》的那期视频，他提了一个可能连 CZ 自己都没意识到的观点——量变引起质变。

CZ 不是一夜之间成功的。他早年是程序员，做过证券交易系统的高级开发，在加拿大、东京、纽约都工作过，东京证券交易所和彭博的交易系统他都碰过。这些经历在当时看只是几份工作，事后看，是在给"我懂金融交易系统怎么运转"这件事攒底料，顺手把对金融市场的认知拉高了一个量级。

他聪明，认知高，而且一直在学。互联网那波浪潮起来的时候他还在读大学，没赶上；等加密货币冒头，嗅觉灵敏的他立刻知道那是什么，辞掉高薪工作，卖掉上海的房子，all in 币圈。这是何等的魄力。

币安做起来，一举成为全球最大的加密货币交易所，CZ 和团队赚到了打工一辈子也赚不到的钱。

当然，普通人最好别这么干。CZ 有加拿大护照，有华尔街和东京的履历，就算这一把赌输了，他还有兜底，还有下一份工作在等他。普通人卖房 all in，输了就是真输了。看别人的故事，一定要看清他脚下有没有安全网。

至于币安这些年在安全上挨过的那些打，以及 CZ 和 AI 时代的信息安全，我们以后再长谈。

总之，一次次认知的积累，就像给火箭加燃料。燃料够了，只差点火那一刻，一点就冲天。但你也得有分辨"这是真火还是哑火"的认知，不然燃料加得再多，也只是把自己炸了。有兴趣的可以去搜搜李笑来。

然后是书本身

聊完这些，回到书本身。

读完我才发现，西蒙斯根本不是什么神，他只是一个不太普通的普通人。他会抱怨，会为事业发愁，会做出不合理的决策，市场剧烈波动的时候他一样会不安。

西蒙斯年轻时在数学上的成就，是真的接近巅峰：23 岁在伯克利拿到博士，在 MIT 和哈佛教过书，后来拿了维布伦奖——几何领域最高的那几个奖之一。

再往后，他被派去国防分析研究所做破译密码的工作。这段经历很多人一笔带过，我觉得被大大低估了：破译密码的本质，就是从海量的噪声里把规律抠出来，处理巨量数据、捕捉细节、相信统计而不是相信直觉。这套手艺，他后来原封不动搬到了市场上。

后来因为政治立场的问题他被解雇了——书里写得很清楚，他给《新闻周刊》写了封反越战的信，然后工作就没了。之后他去纽约州立大学石溪分校当数学系主任，三十岁出头，管一整个系。这段经历同样被低估：他后来能把全世界最聪明的一批人招进一家小公司，还能让他们愿意待着，靠的就是这几年练出来的招募和管理。

四十岁那年他辞掉工作，转向投资。

很多人不理解。其实他从小就喜欢钱。

这时候的西蒙斯已经有了清晰的想法，也有足够的管理经验，但他没有金融基础。这既是坏事，也是好事。坏的一面很明显：他不懂市场，某些事件上他可能会误判。好的一面是，他没被华尔街那套估值、定价的方法论洗过一遍，在他看来那些东西都太老套了——一个没被教过"什么不可能"的人，才敢去试那些"不可能"。

他善于学习，也善于管人。他招数学家、物理学家、计算机工程师，甚至语音识别和天体物理出身的人，攒出了一套程序化交易系统。

这个过程一点都不顺。他和员工闹过不和，他会质疑计算机给出的信号，团队在市场剧烈波动的时候也会慌。他的伟大之处在于，他总能把这些困难一个个吃掉，然后提出一个新方向，带着团队从期货做到债券、期权、股票，把盘子一点点做大。新市场刚起步、效果不好的时候，他力排众议去支持和鼓励新团队——这一点，比他的数学重要得多。

西蒙斯不是第一个用数学模型做程序化交易的人，同期的量化公司一大把。但同样面对困难，他是做得最好的那一个。他所有的经历，最后都变成了这家公司的地基。大奖章基金（Medallion Fund）的业绩到今天也没人摸到过：三十多年，费前年化六成以上，费后也远远跑赢标普。而且这只基金早就对外关门了，只给自己人管，规模刻意压在百亿美金上下——因为再大就做不动了。这一点特别值得记住：不是所有策略都能无限扩容，容量本身就是策略的一部分。

2007 年 8 月那场量化地震，一堆量化基金在同一个星期里一起崩，大奖章那年却没什么事。

晚年他把大部分钱拿去做慈善，支持基础科学和教育——西蒙斯基金会、Math for America，还有石溪分校。一个人赚到了几辈子花不完的钱，最后选择把它还给"理解世界"这件事本身，多好。

把滤镜摘下来

看完这本书，我反而更想看梁文锋的自传了。我的滤镜太重，总忍不住把人神化，可读完我才大概明白，那些我以为是"系统面板"的东西，多半只是别人在没人看见的地方，一段一段攒出来的。

不过说回来，滤镜这玩意儿哪有那么容易摘。所以最后还是想补一句：梁子真是 CN 量化和 AI 的神吧。

说回我自己

我自己也算是量化交易的一员。

程序方面，我对量化交易系统已经有足够的开发经验——回测、撮合、仿真、实盘这一整套，自己写、自己改、自己踩坑。接下来要补两件事：市场认知，和一些因子分析的数学方法，让我能真正读懂一个因子策略为什么赚钱、什么时候会亏、该怎么优化。

目前在读《系统化交易》和《对赌》，同时补时间序列、因子分析这些内容。

我一直觉得，AI 时代，你必须先对新事物有足够的理解和认知，然后用 AI 去放大它。顺序不能反。AI 是个人能力的放大器，而放大器放大的是原信号——你脑子里没东西，它只会帮你更快地生产垃圾。

码字有点多了，今天就先分享到这里。