很多人一听到“量化交易”，脑海里可能会浮现出复杂的代码、闪烁的屏幕和华尔街精英。但拨开这些神秘的面纱，量化交易的内核其实是一种非常朴素的哲学——第一性原理。
那么，什么是第一性原理？简单说，就是回归事物的本质，从最基础的公理和事实出发，而不是通过类比或模仿来思考。在投资领域，巴菲特的名言“在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪”就是一种第一性原理的体现，它揭示了市场情绪与价值的本质关系。
量化交易的第一性原理，可以概括为一句话：市场在短期内是非完全有效的，其中存在着可以通过数学和统计方法识别并利用的、微小但可重复的规律。
让我们拆解这句话：
- 市场是非完全有效的：这是量化交易存在的基础。如果市场是100%有效的，所有信息都会瞬间反映在价格上，任何人都无法获得超额收益。但现实是，由于人类的贪婪、恐惧等情绪，以及信息的传递延迟、交易结构的限制，市场价格会频繁出现微小的“错误”或“惯性”，这就是“套利空间”或“统计优势”。
- 可识别的规律：这些“错误”或“惯性”不是完全随机的，它们在某些条件下会重复出现，形成规律。比如，某个品种的价格在连续上涨后，回调的概率有多大？两个相关联的商品（如螺纹钢和铁矿石）价差在什么范围内波动是常态，超出后是否会回归？量化交易就是用数据科学的方法，从海量的历史数据中把这些微弱的信号“捞”出来。
- 利用与重复：一旦识别出某个规律（我们称之为“因子”或“Alpha”），量化交易会将其构建成一个明确的交易策略模型。比如模型发现，“当A指标上穿B指标时，未来3小时内上涨的概率为65%”。程序就会严格按照这个信号执行买入，并在设定好的条件（如止盈、止损或时间）下卖出。通过无数次重复这个拥有65%胜率的“游戏”，积小利为大利，从而实现长期稳定的盈利。
在实践中，应用这一原理通常遵循一个严谨的科学流程：
- 提出假设：一切始于一个想法。比如，“小盘股的波动性是不是比大盘股提供了更多的短期机会？”这就是一个基于市场观察的初始假设。
- 数据验证（回测）：这是最核心的步骤。研究员会获取长达数年甚至数十年的历史数据，把上述假设写成具体的交易规则，然后在历史数据上进行模拟交易，也就是“回测”。回测会告诉你，这个策略在过去是否能赚钱，风险有多大，最大的一次亏损是多少。如果回测结果不理想，这个想法就会被抛弃。
- 策略执行：通过回测验证的策略，会被部署到真实的交易环境中。计算机会24小时监控市场，一旦出现符合策略的信号，就会毫秒级地自动下单。这排除了人为情绪的干扰，保证了策略的执行纪律。
- 风险控制与迭代：市场是不断变化的，今天有效的规律明天可能就会失效（称为“策略失效”）。因此，量化团队需要持续监控策略的表现，并设置严格的止损线。同时，他们会不断研究新的数据、新的算法，对现有策略进行优化迭代，以适应新的市场环境。
总而言之，量化交易并非什么点石成金的魔法，它本质上是金融领域的“科学实验”。它不预测市场的每一次涨跌，而是像一个精明的赌场老板，通过找到并利用微小的概率优势，在成千上万次“牌局”中，追求长期、稳健的胜利。这背后是对市场本质的深刻洞察和对科学方法的严格践行。