量化有没有峰哥因子？

阴沉了半年，黄金开启凌厉的反弹，无数人盼着解套的时候，峰哥来了。

上周峰哥刚入驻京东，就天崩开局亏掉19万，为了对冲A股下跌，他以970元的价格上车黄金，这笔再平常不过的操作，却让金融消费者们感到害怕。

细数峰哥的投资战果：7月8日，峰哥宣布再也不玩了，隔天半导体指数暴涨7%；7月9日，峰哥全仓上车，隔日科创50尾盘跳水5%；7月21日，大盘突然深V反弹，找了半天原因，原来最低点峰哥卸载同花顺了。

粗略统计，5月-7月，峰哥9笔公开操作反指胜率100%。

市场流传一种说法，峰哥被量化做成了因子。起初峰哥不信，“量化还能盯上我这三五百万？”直到7月20日，他刚祝福完美股科技，海力士就应声跳水，这才半信半疑，吓得删掉了微博。

似乎财经顶流的每一句话都在成为量化的口粮，最终变成交易的信号。

感觉被盯上的还有特朗普，只不过他更智慧地利用自己的语料赚钱：不仅6月进行了1051笔证券交易，7月还把自己帖子的API接口，卖给对冲基金、高频机构，每月花10万美元即可抢先几毫秒看总统发帖。

7月以来，市场暴涨暴跌，人们总会怀疑量化偷偷用上了“峰哥因子”和“韩国因子”。仿佛从影响市场情绪的人，到出口转内销的小作文，甚至一个国家的股市，都能被量化捕捉、跟随，最终做成因子。

但事实真是如此吗？

万物皆可因子？

每过一段时间，陈果就把2026年韩国综指与2015年上证综指的走势拉出来对比，发现两轮杠杆牛惊人的相似。更巧的是，7月14日，韩股和A股的分时图同步深 V，市场舆论怀疑：量化是不是用了韩国因子。

盘后，多家私募自证清白，“假如量化完全依据海外科技股交易，长期必然是负超额。”

我也询问量化的朋友，有没有把韩国因子塞进模型？他们说绝无可能——大部分量化都不在韩股交易，不交易连数据都没有买，没数据何谈产出韩国因子。

一名量化市场人士向我打了个比方，“就好比我喜欢高个子女生，对一个高个子的韩国女生来电，不代表也会喜欢另一个高个子的中国女生。”即使都是韩国高个子女生，喜欢柳智敏，不代表就会喜欢张元英。

那么，峰哥有没有可能成为一个因子？答案也是否定的。

峰哥晒出的操作就那么几条，而量化因子需要海量的数据得出的规律作为支撑。

检验一个因子是否有效，不仅要看IC（信息系数），判断预测得准不准，还要看IR（信息比率），衡量预测是否稳定；此外，还要通过分组回测观察收益是否呈现单调性，通过样本外检验，确认不是历史的某种巧合。

一名量化研究员直言，“峰哥的操作说白了是噪音，信息含量很低，远不如美国总统的推文。即便如此，特朗普推文影响的股票也很有限，信号既不稳定，也难以持续，等到他下台，信号也会随之消失。”

无论是跟峰哥反着交易，还是对韩国股票依葫芦画瓢，缺乏足够样本和稳定相关性，本就不符合量化数理统计的基本规律。峰哥亏了，还能靠送祝福挽回女粉丝的心；量化跟着亏了，机构分分钟赎回，写道歉信都没用。

平方和投资方壮熙举过一个形象的例子——2006年世界杯前的“3964”公式[1]：

阿根廷在1978年和1986年夺冠，德国在1974年和1990年夺冠，巴西在1970年和 1994年、1962年和2002年夺冠，每两组年份之和都是3964。照此推算，2006年冠军应是1958年夺冠的巴西，但最终捧杯的却是意大利。

事实证明，“3964”是一个伪规律，更多样本支撑的规律其实是：曾经夺冠的球队，再次捧杯的概率更高。

同理，几条总统发言代表不了什么，可是特朗普每年发布数千条推文，总能找出一些规律。

例如，摩根大通设计了“Volfefe指数”，灵感来自特朗普那条谁也没看懂的“covfefe”错字推文，用来量化特朗普推文对美国利率的影响。结果发现4000条推文里有146条能影响市场，关键词集中在“中国”、“民主党”等词汇上。此外，美银美林发现，特朗普发推越频繁，美股表现越差。

对于量化来说，常见的做法是批量抓取公告、新闻和社媒信息，利用NLP技术提取关键词打分，例如对“重大利好”打高分，对“业绩暴跌”打负分，再结合阅读量、点赞量判断情绪强弱，辅助交易决策的形成，而不是简单地峰哥反买，别墅靠海。

一名量化研究员告诉我，1000家上市公司每天有200-400家会有新闻，把时间拉长，1000只股票会持续产生信息，他们据此进行截面交易：每天打分比较，选出最好的股票。

若真没有“峰哥因子”、“韩国因子”，那为什么今年总能感受到持有的股票，因为一条大V言论或者一篇小作文上蹿下跳？

成为AI的口粮

上一个引起股民集体关注的博主，还是Serenity白毛股神。

白毛股神拥有峰哥相反的魔法，截至6月，海外社区有人统计过，他公开讨论35只股票，有31只上涨，胜率接近90%，随口一提绿的谐波、易事特，就能带动20cm涨停。

有网友发现，白毛股神专挑亚洲作息时间发帖，讲话还有一股老中味。国盛通信分析师赵丕业在朋友圈开怼：“这帮鸟人迟早药丸，以为跑国外就无法无天了。”

白毛股神是不是中国人不知道，但海外博主的言论对A股的影响正变得越来越大，稍有风吹草动，就能引起国内跟风迅速推高股价。近期，有无聊人士在X上开号编造英伟达欲投资中际旭创和新易盛，结果两只股票还真的应声拉高。

这是A股长期存在的灰色链条：庄家炮制作文→博主发帖吹票→群聊扩散发酵→资金跟风抬轿→主力高位收割。不同之处在于，今年小作文密集首发在海外平台。

本以为海外博主与外媒的小作文发酵，买盘大多来自于游资和散户。但与某家量化私募交流后发现，他们的多策略产品线，也会依据特朗普和Serenity推文，构建事件驱动策略。

在他们看来，事件驱动策略分为多种类型。“如果说批量抓取业绩预告打分，可以归入量化事件驱动的范畴，那么Leopold的爆仓、特朗普的暴论、Serenity的瓶颈论，能够引发市场连锁反应事件，也可以形成主观的事件驱动，而这也是多策略产品的重要组成部分。”

有意思的是，一位公募的主观基金经理告诉我，他专门用龙虾来跟踪小作文和卖方段子的变化。“因为不少信息的边际变化，往往最先出现在这些非正式渠道中，龙虾提前捕捉到，然后直接向公司求证，就有可能抓住信息差。”

信息传播加速的时代，财经博主无意间发的一条帖子，就可能迎来资金跟风炒作，加上科技牛市天然偏爱故事，市场情绪往往一点就燃。但容易忽视的是，一条帖子、一篇作文正在变成AI的语料，慢慢成为放大市场波动的隐形来源。

富达传奇基金经理加文·贝克在近期的播客[2]里聊到，他认识的几乎所有投资人，在看到任何一条新闻，就会立刻把它输入Claude。

Claude是一个概率模型，面对同一条新闻，它给出的解读往往不会有太大差异。以前，著名新闻主播Walter Cronkite几乎是美国唯一权威的声音，在股票市场里，Claude反而成了新的Walter Cronkite。

贝克认为，Claude给出一种解读，大批投资者随即按照这个判断交易。结果就是，市场参与者看似来自不同机构、使用不同策略，背后却可能依赖同一个模型，得到高度相似的结论。

“有名半导体专家曾展示，日本电容器公司的股价走势，六个星期走完了电容器行业三年的完整周期。”身处同一个 AI时代，我们的存储股，也走出了火箭回收般的走势。

我们总是高估AI投资标的的未来，却低估AI对投资交易的影响。

尾声

远澜基金陈鹏做量化宏观策略时发现，AI能让量化获得主观投资的能力。

传统量化模型处理宏观新闻时，模型抓取到“战争”、“激烈”等词汇频次升高，以此作为做多原油的依据。但遇到复杂修辞的词汇，模型就会失效。如今，AI可以在 10 秒内阅读1000篇全球新闻，并总结出事件是向好还是向坏的方向发展[3]。

俄乌战争和伊朗战争，同样面对油价上涨，AI能够识别流动性差异、感知人们不同的通胀预期，推导出截然不同的黄金交易逻辑。在他看来，传统的量化模型较为死板，AI能看到衍生变量。

但这不禁让人思考，当越来越多投资人引入AI，会不会让投资接近于一种市场情绪化的表达。

目前，标榜端到端的量化私募，主要还是投喂量价数据，人工严控舆情信息的输入，但未来纯AI驱动的策略必然越来越多，连散户都习惯问豆包“今天买什么”，那AI会不会把峰哥、省子、王姐的操作，视作指导交易的情绪指标？

浙商证券李超看到了风险，昨天发布了标题为《人工智能对市场影响几何？》的报告，里面一句话总结得很好：

随着人工智能进一步嵌入决策、交易和风险管理，资本市场获得更高的信息处理效率，也要解决模型趋同、交易共振和风险内生化等新问题。

[1]寻找Alpha量化交易策略，Igor Tulchinsky

[2]“科技投资大神”加文·贝克硅谷压力测试：我希望自己能感到害怕，但除了信贷问题，结论都指向“底层基本面正在改善”，聪明投资者

[3]能分析数据不等于真的理解宏观经济，但AI快做到了，厚雪长波