终极三国

买量金融学（二）：AI投放就能“稳赚不赔”？_我的网站

一 |     AI投放之前已经聊过了几次，核心结论是：                    1. AI投放是美化后的词，其实就是一堆规则叠在一起；算法工程师的工资是买量员好几倍，只要你够便宜就不会失业；                    2. 平台是最有动力做这个的，边际成本低，做成了收益能翻好几倍；平台的算法一直在变，如果外部做AI投放，那就要随着变化一直学习最新策略，成本很难控制下来；                    3. 大甲方可以做一些自动化投放系统，用来提高效率，但系统的运维成本并不低，小公司可以做批量发布和数据拉取，外面买的话，前几年是5—7万一年，现在应该更便宜；                    这三点已经很透彻了，如果用金融行业的例子，能看得更清楚，甚至能看到终极形态，所以再来聊一聊。    1938年，一名日本随军记者在中国战场的废墟里，捡到一封没寄出的家书。

二 | 写信的是一位中国母亲，信里只有一句朴素的期盼：仗打完了，早点回家。这位记者读完，在自己的文章里大笑，说难怪中国兵这么弱，母亲居然写这种软弱的话。                   量化交易是啥                    量化交易的定义百度可以查到，不多赘述。

三 |                    在国内，量化交易这个词，是随着DeepSeek爆火被大众知晓的。

四 |                    其实，早在1969年，全球首支量化基金就成立了，这个东西已经发展挺长时间了。                   到现在，每家投资机构都有自己的量化交易系统，并且只要下载了APP，群众也能直接使用。这不是段子，是当时日本媒体留下的真实态度。                   没错，你下载个炒股APP同花顺，就能直接用量化！                    这就好比买量平台不断降低上手难度一样，都是为了让更多“散户”入场。                   炒股APP进去后有一个叫条件单的地方，比如你可以设置某数字厂股票，低于10元买入，高于11卖出，这就是最简单的量化，是不是跟你投放系统里面用预算出价规则集一样？                              当然了，上面举例只是为了让大家看明白，真实的量化交易规则、公式会更复杂，参考的指标也会更多，但本质还是一堆预测数据和规则集。                   稍微复杂一些的例子：                    量化交易所可以用卫星监测天气和降水量，结合所有历史数据预估粮食产量，来预测粮食期货的涨跌；还可以卫星看沃尔玛停车场数量，根据客单价计算营收，从而决定股票买入抛出。                   我整理了下量化交易的核心特点（不想动脑的看加粗的几个词就行）：                    数据驱动：以大量历史数据为基础，通过分析市场价格、交易量、财务数据等，寻找市场规律。而与此同时，太平洋的另一端，日本本土的母亲们正在教自己的儿子，死了没关系，那是为国效力。

五 |     七年后，1945年8月，两朵蘑菇云先后升起在广岛和长崎的上空。

六 | 数十万普通日本人，包括老人、妇女、学生，瞬间死去。这场悲剧至今仍被反复讲述，但真正值得追问的问题从来不是＂该不该炸＂，而是那些死去的普通人，到底在战争机器里扮演了什么角色。如果你只把他们当成军国主义的＂人质＂，那你可能忽略了更残酷的另一面。        要理解这一点，得先回到十几年前，回到一间日本小学的教室里。    1933年，日本文部省推出了新版国语教材《樱花读本》。翻开第一页，前一句还是＂樱花开了，樱花开了＂，紧接着的下一句，就是＂前进，前进，军队向前进＂。

七 | 一本给小学生识字用的课本，从第一页就把战争和花开写在了一起。

八 |                    数学模型：运用统计学、机器学习、金融工程等方法构建模型，预测市场走势或发现套利机会。孩子还不识愁滋味，却已经在被灌输一种理念：为天皇而死，是一种荣耀。    中学阶段更进一步。                   程序化交易：通过计算机自动执行买卖指令，提高交易效率，减少情绪干扰。

九 |                    风险控制：内置风险管理机制，及时调整仓位或止损，避免巨额亏损。                        套用到买量中，这4个因素也都占了。                   不过，买量市场中把这些因素运用到极致的，是平台。                   平台是买量金融中唯一的大庄家！                    其他玩家，不管大大小小的甲乙方，都是散户。                   庄家随随便便动一动手指头，把算法模型一改，散户做的量化就失效了。                   庄家通过数据驱动收割散户，散户妄想通过数据驱动在平台上套利。                   买量市场里，散户没有庄家的数据全，毕竟你的数据都是人家给的，很多数据都不提供，很多API接口有门槛，这你怎么搞精确的数据模型？                    所以散户只能在程序化交易和风险控制里面搞搞条件单，把这个包装成AI投放去搞诈骗。修身课的必读教材《国体本义》告诉学生，日本这个国家，在文化、精神、国体上都天生优于欧美列强，作为臣民，唯一的本分就是绝对服从天皇。这不是选修课，是必修的思想底色。一个孩子从小学读到中学，接受的从来不是＂如何独立思考＂，而是＂如何毫无保留地服从＂。

十 |                    时间长了，一定会被识破。        问题是，光有教材还不够，真正把学生一步步推向战场的，是他们最信任的人——老师。                   量化居然会破产                    那么量化是不是战无不胜？                    当然不是，不然这几家量化交易商早都成世界首富了，其他交易所以及散户也别玩了，大家都去搞量化。                   量化的好处是，可以解放人力，规避情绪，通过预测概率获取利润。                   坏处也有，因为放大了杠杆，纯粹程序化交易，如果碰到黑天鹅事件，几天内就能直接破产。    1938年，日本推行＂满蒙开拓青少年义勇军＂计划，说白了就是把未成年人送去满洲当开拓兵。                   还有，量化交易员不小心输入一个错误数字，就能带来巨额亏损，人不是机器，总会犯错，这也避免不了。

十一 | 据公开资料显示，当时因为报名人数不够，各地学校被强行摊派名额，老师们要负责游说家长。有亲历者后来回忆，往往是老师上门劝说几次，父母就把家里十五岁的孩子交了出去，送进军队或者送到满洲。这些老师不是被迫执行命令的小人物，他们中不少人主动、卖力地把学生的性命，变成向上级交差的成绩单。这还不是最让人无法接受的地方——更麻烦的是，这套体系从上到下，几乎没有人觉得有问题。    如果只看学校和课堂，很容易以为这只是国家机器单方面的压迫，普通人是被动的齿轮。

十二 |                    金融历史上，有很多量化公司就是因为杠杆太大、黑天鹅事件、规则集过时，最后倒闭的。                   我国每年能死几百家量化，感兴趣的大家去搜搜。事情并没有这么简单。

十三 | 真正让人意外的是，这场狂热的另一半推手，是本该最柔软、最本能反对战争的一群人——日本的母亲和妻子们。                             翻译成买量员能听懂的就是，某数字厂自动投放+账户共享钱包一天乱花1000万以上，这事故可以让你直接失业，同时让公司利润受损。                   最后听说金额打了个折返回到账户里面，不能提现，要当成广告金在规定日期内花完。        1932年，一位叫井上千代子的日本女子，因为担心丈夫出征后仍会牵挂家里，写下一封所谓的＂鼓舞信＂后自杀。这件事在当时被塑造成＂义举＂典范，大阪的家庭主妇安田静深受感召，同年3月牵头成立了＂国防妇人会＂。                   能给平台连续贡献流水的大客户，才能有这样的待遇，如果是家小公司，返还比例打骨折，甚至装死不鸟你，你也没招。短短几年间，这个组织迅速扩张，后来发展为规模庞大的全国性妇女团体，据日本方面的资料，到二战末期成员数以百万计。                   你犯的错，别人买单，凭啥？                    有自动投放系统的公司，都吃过这样的亏，只是看最后金额多少罢了。                   要是放在金融世界，是根本没有返还一说的，量化交易+高杠杆，一旦出错，自己破产认栽。它的核心诉求只有一条：女人要以大局为重，无论丈夫、儿子还是兄弟，都要毫无负担地去死。                   再举一个更具说服力的例子：                    疫情前，中国经济一直高速增长，大家收入也在涨，没有人觉得自己未来会失业，所以年薪30万，就敢贷款买总价600万的房，杠杆上得贼大，现在房价跌了，收入跌了，非常难受，可能白干十几年。

十四 |                    更有一些炒房客和开发商，抓住政策漏洞搞“量化”，收首付款，债务打包成债券集资，再圈地盖楼，无限套利循环，最后搞得一大堆烂尾楼，现在整个行业都搞崩盘了。    这不是个别女性的极端选择，而是被制度化、组织化、荣誉化的社会运动。知识女性本该是这场狂热里的清醒者，现实却恰恰相反。

十五 | 一些女权活动家、女性评论家在公开文章里呼吁女性多生育，把生孩子直接和民族昌盛绑在一起，甚至提出女性应该主动奉献自己的孩子、劳力和生命。

十六 |                    知道这些有啥用？                    大部分人不太懂买量，因为他们没上手干过，但他们大概率买过股票基金，甚至炒期货买币，再不济黄金总买过吧。                   买量跟金融投资相似之处非常多，有时候要顺人性，有时候要逆人性，都需要搞数据分析，操作人员都容易挨喷。                   跟不太懂市场的人合作，有很多情况下需要你说服对方，如果用买量理论跟他们解释，还是挺困难的，对方可能听不懂，懂了内心不一定认同。一批女性作家也在作品里反复歌颂那些＂含泪送儿子上战场＂的母亲，把这种痛苦包装成伟大。日本当局很快接住了这股风向，推出表彰政策，家里孩子生得多、送得多的家庭，会被树立成全国学习的榜样。                   但你用金融投资相关的来给他们解释，比如老板看到某数字厂AI投放很焦虑，用专业知识解释对方听不懂，但你结合金融条件单，以及量化交易给他解释，对方几乎秒懂，并且认同的概率挺高的。        这就形成了一个诡异的闭环：国家需要炮灰，教育系统负责培养服从的孩子，妇女团体负责说服家庭放手，媒体和知识分子负责把牺牲包装成荣耀。每一个环节都有具体的人在推动，每一个人似乎都只是＂完成自己的那一份工作＂，可拼在一起，就是一整套把普通人变成战争燃料的机器。回到开头那位记者的态度，就不难理解他为什么会嘲笑中国母亲的＂软弱＂了——在他所处的社会里，母亲盼儿子活着回家，已经变成了一种需要被纠正的思想问题。

十七 |     当然，这里必须多问一句：这些普通人，真的有别的选择吗？    在高度集权、信息封闭、举国宣传的体制下，个体的独立判断空间被压缩到极小。一个从小学到中学都被灌输绝对服从的人，很难在成年后突然拥有质疑的能力。这确实是制度性的悲剧，值得历史学者去分析，也值得后人警醒。但这只能解释＂为什么他们会这样＂，不能反过来变成＂所以他们是无辜的＂这个结论。

十八 |                    职场中，能把事情用大白话解释清楚，能说服别人，能调动更多资源，也是不可或缺的能力。                   AI投放的终极形态                    当下环境是量化交易发展50多年后的情形，可以借此推演一下AI投放的终极场景。

十九 |                    理想情况下，买量员+AI根据大盘数据、竞争对手同时段投放素材数量、用户互动转化高的素材等数据计算出最优投放策略，人为给定清晰的每日消耗与KPI目标，配置上复杂的加减预算出价、自动发布与关闭的规则集，这样一个人就能搞定整个项目的买量工作。                   素材方面，用AI实时监测并收集市场上当下的热点，以及竞品最新验证过的素材，自动总结核心爆量要素并预测热点有效时长，创意人员根据爆量要素完成创意输出和对接。                   好了，梦做完了，该醒醒了。因为在同一个体制下，依然有沉默的、抵触的、不配合的人存在，只是他们的声音，没能形成社会主流。绝大多数人选择了顺从、鼓励，甚至主动加码——这也是事实的一部分，不能被＂体制受害者＂这个身份完全洗白。                   上面的过于理想化了，并且这些事情边际成本都非常低，要知道，边际成本低的事情，资金庞大的巨头最有优势，他敢无上限投入资源，你总资金量才多少，跟大庄家打？                    所以我预测，AI投放一定是平台做出来，而且每个平台策略都不一样，甲方的那些看上去贼牛X的，大多是年终汇报PPT，或者炒股用的。

|     更值得注意的是，这套动员体系不只停留在思想层面，它落到了实际行动上。                   素材分析这些，三方工具比如App Growing搞不好跟平台比会有优势，至于创意产出和对接嘛，我自己天天跟设计师吵架，AI去了能吵赢？                    再来看AI输出创意，目前的AI剪辑就是这个3秒、那个3秒，胡拼乱凑，未来AI可能根据画面反推提示词决定拼接策略，不过实践过的人都知道，中间的不可控因素实在太多了，要数次抽卡+人工筛选，最后还是要人完成剪辑包装，全AI流程还很遥远。                   买量员如何应对                    经过上面的分析，我们可以清晰地看到，就算AI投放成熟了，也还是要买量员来制定策略，并且，这个岗位对人的要求会越来越高。战争后期，大批妇女和学生被组织进兵工厂，昼夜生产军火，支撑着日本继续在亚洲各地扩张。                   要懂买量的基础原理、算法博弈、市场趋势、用户喜好变化、数分公式和基础代码等等，所以我之前说未来优秀的买量员更贵。

| 她们生产的每一颗子弹、每一件武器，最终都可能落在别国普通人的身上。                   那么入门买量员是不是都会被淘汰呢？                    会淘汰一部分不持续学习的，其他持续提升自己的薪资也会变高，因为杠杆放大了个人能力，但注意，放大是优点和缺点同时放大，蠢货用量化只会放大自己的愚蠢。这不是被动的＂裹挟＂，而是实实在在参与了战争机器的运转。

| 当一个社会里，妇女为战争生产武器、母亲以送儿子上战场为荣、教师主动把学生推向前线，这个社会已经很难用＂无辜＂来简单概括。                   金融行业中的量化交易员一般被称为“宽客”，大多来自于哈佛、斯坦福、清北等顶级名校中的顶级天才，美国顶尖宽客的平均年收入为5.7亿美金。                   看到这个我就放心了，顶尖人才，都会去干金融的，现在就业形势不好，也没见清北的来干买量，但是去平台优化算法的是肯定有的，而且会越来越多。                   最后随便聊几句，国内与海外的量化策略，差别非常大，中国股市波动率是美国的3倍以上，中国股民的每日交易频率也是美国的好几倍，你要把美国市场的量化策略拿到国内，恐怕当天就能破产。        原子弹带来的伤亡确实惨烈，这一点无需回避，战争本身就是文明的失败。但历史评价从来不是单向的道德审判题，它需要放进具体的社会结构里去看。＂原子弹下无冤魂＂这句判断之所以流传，不是因为有人想为战争暴力辩护，而是因为很多人回头去看那段历史时，发现所谓的＂平民＂，其实是这场侵略战争链条上不可分割的一环。                   金融行业总结的经验，在中国搞量化，比在美国难多了，中国人太聪明，同时也太损失厌恶了。                   这一点跟买量平台居然完美匹配，在国内一天广告调好几次，到海外平台，好几天调一次都可以，如果想用一套策略搞全球，那会死得很惨。

|                    精彩，太精彩了。他们既是体制的产物，也是体制的参与者和维护者。    战后，日本社会经历了漫长的转型，官方叙事逐渐把战争描述成一场＂举国被拖入的悲剧＂，把普通民众塑造成纯粹的受害者。                   本文来自微信公众号：游戏马可听，作者：游戏马可听，第一篇请点击此处。这种叙事有它的政治需要，也有一定的历史真实成分，但如果完全接受这套说法，就会遗漏掉那些主动参与、主动鼓动、主动配合的具体的人和具体的行为。胜利者书写历史，失败者重塑记忆，普通读者很容易在这两种叙事的夹缝里，误判整段历史的性质。    这也是为什么，近些年日本国内一些政治人物在历史问题上反复试探底线的时候，总会引发周边国家高度警惕。历史从未真正翻篇，因为对那段历史的定性问题，从来没有得到彻底、诚实的清算。一个社会如果不能真正面对自己曾经的疯狂，就很难保证类似的疯狂不会以新的形式重新出现。    回过头看那封被记者嘲笑的中国家书，那位母亲想要的，其实是整个人类文明最朴素的共识：活着，比死亡更值得追求。

| 而当一个社会把这种朴素的共识当作软弱去嘲笑，把死亡包装成荣耀去追捧，它离灾难降临，其实已经不远了。

| 这大概才是这段历史留给后人最沉重的提醒。    返回，查看更多。

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Published on:06:10:42