結論：量化作為一種策略或工具是不錯的，甚至會是一個趨勢，但隻能賺取市場平均的收益，要賺取龐大的超額收益，不可能僅靠量化。
一、量化策略不可能完美
用數學的方法炒股，並期望取得穩定收益的，無非是理工男的一種傲慢心理：感覺世間萬物都能被某種數學的方式表達並且可預測，還不夠，還要靠這個盈利。我曾經也是個技術控，但年紀越大越覺得人類其實很渺小的，別說自然界，股市這樣的復雜系統不光涉及很多可量化的因子，還涉及人類群體性這樣的很難量化的因子。所以大邏輯上，妄圖用量化的方式去預測不可量化的系統，本身就是錯的。
這點，交易員寫的文章裡也提到瞭：國內量化策略同質化嚴重，而且當采用相近策略的基金共同交易時，交易窗口變得很擁擠。其結果就是比如大傢都會在開盤買入某個股票且無視價格，因為策略選出的票幾乎都類似。
其實不光國內，我國外那個同學也提到，華爾街的量化也很內卷，這導致國外的市場波動一點不比國內小。
二、量化過於註重短周期，在加速市場輪動的同時與市場固有周期始終存在錯配
文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比較短。這點，我的幾個朋友也表示，不同策略的周期差異很大，有些量化混合人工的低頻策略，持股周期也不短，但不可否認的是，純量化的策略周期一般不超過一周。這是一個驚人的換手率。
從2020年起，我感覺市場的風格化極其明顯，到瞭今年，板塊輪動極其迅速，一般一個季度就炒作一個板塊：一季度的白馬、二季度鋰電和芯片、三季度周期股，四季度現在來看估計是醫藥和大金融瞭。
不光板塊輪動很快，單票從底部到頂部再回落的速度也超乎以前：你打開雲天化、雲鋁股份這些股的日K線圖就可以感受到瞭。我不敢說這幾個典型的K線圖就是量化做出來的，但不可否認，量化追漲殺跌、短期限的特性強化瞭這種票的走勢，也就是漲時漲過頭、跌時跌過頭，似乎已經跟股票本身的估值無關瞭。
但是，市場固有的周期並不會因為量化策略的加入而變快。
豬有4年周期，銅、鋁等周期品種就更明顯瞭，銅本身有投資開發周期，巨長無比;普通工業品、酒這樣的消費品也都有一定的產能、庫存周期。往大瞭說，就是各行各業都有它逃不掉的周期屬性，或強或弱而已。
這就導致，量化策略的周期與行業周期是完全無法匹配的，所以量化策略隻能起到一個煽風點火的作用，對於行業的深度研究並獲取一線信息才能真正把握住行業大機會，而這，也是我認為人工可以戰勝量化地方。
三、要取得大收益，還是需要有更大格局和視野，這是量化策略天然的劣勢
周日沒帶娃，我和老婆把《長津湖》和《我和我的父輩》一天時間全看瞭。電影不多評論，但一個感受很明顯：國傢這幾年的動作，包括從電影和輿論宣傳來看，明顯在引導人們做難而正確的事情：對民族的歷史和文化自信、對英雄敬仰和尊重、硬科技要自強、杜絕炒房為典型的投機行為、促進以教育為典型的社會公平。核心就是把曾經以追求利益和效率為第一目標的社會引導到效率、公平均重且心態更健康的社會。
這些往大瞭說，是國傢的未來;往小瞭說，也是指引我們選股的一種信號。這也是我越來越理解老股民說的，炒股要看新聞聯播的含義。
而這，你讓一個沒感情的機器怎麼去理解?
所以我們看到，量化的鼻祖長期資本公司(LTCM)在94年成立後取得瞭驚人的收益：成立之初，資產凈值為12.5億美元，到1997年末，上升為48億美元，凈增長2.84倍。每年的投資回報率分別為：1994年28.5%、1995年42.8%、1996年40.8%、1997年17%。拾荒網，專註短線技術技巧進階。但在98年金融危機後一次爆倉後凈值剩下10%。
而巴菲特那句“我永遠不做空美國”指引他堅守價值投資、買入最優質的企業並長期陪伴，創造瞭長期復利奇跡。
四、量化作為一種工具，顯然會越來越普及
我沒查到國外量化交易的成交量占比，但同學說國外主流是量化交易。國內之前9月時候有報道稱有20%，我相信後面會越來越多。所以大傢註意到沒，最近成交量占比下降瞭大概2、3千億，是不是跟之前傳聞查量化基金的消息有關?
但正如前面所說的，由於量化策略本身的局限性，其作為一種工具輔助我們投資是有他重要的價值的，而且實際上現在也很難區分量化和非量化瞭：當你隨便打開一個炒股軟件，裡面有各種技術指標選股，然後結合自己對公司的初步研究，選擇其中某個股時，你很難說你沒有用到量化或完全靠量化。
2017年5月，當天才圍棋少年柯潔三盤輸給人工智能AlphaGo後，他說：我覺得它下得太完美瞭，但是我感受不到它對圍棋的感情。這是何等的一種悲哀!
但是，股市遠比棋盤復雜，摻雜瞭太多人的感情因素，而這，正是他最具有魅力的地方，而量化是永遠無法感受的。
A神asking