为什么知乎上有那么几个人对量化投资行业不停地劝退？
关于知乎上那些“劝退”量化投资行业的声音，其实并非空穴来风，也并非是简单的恶意抹黑，里面确实包含了一些值得思考的现实情况和行业内的普遍感受。把这些声音拆解开来细说，你会发现它们往往指向几个核心的方面：
1. 门槛高到令人窒息：智力、知识和经验的“三重门”
智力门槛： 量化投资本质上是门科学，而且是很顶尖的科学。它要求极强的逻辑思维能力、抽象能力、归纳演绎能力。你得能从海量数据里抽丝剥茧，发现那些常人看不到的微弱信号。这不仅仅是聪明，更是要在复杂的系统里保持清晰的思路。很多人在理解一些基础的统计学、概率论概念时就已经开始掉队。
知识门槛： 要做量化，你得懂数学（高等数学、线性代数、概率论、数理统计、随机过程），懂计算机科学（编程、数据结构、算法、数据库），懂金融（金融市场运作、交易机制、各类资产特性），还得懂机器学习和人工智能。这四个领域的知识体系都足够庞大，要把它们融会贯通，构建一套有效的投资策略，需要的学习时间是惊人的。很多劝退的声音，就是因为看到这个知识的广度和深度，觉得“劝退”才是负责任的说法。
经验门槛： 即使你把书念得再好，实际操作又是另一回事。量化策略的研发和迭代是一个“试错”的过程，需要大量的实践经验来积累对市场细微变化的感知，对模型失效原因的理解，对风险管理的认知。刚入行的新人，很容易因为模型回测不准、实盘交易出现意外情况而碰壁。这些经验的积累往往需要时间和资金的代价，对于新人来说，这又是一道难以逾越的坎。
2. 竞争的残酷性：红海中的“血雨腥风”
同质化严重： 尽管量化听起来高大上，但实际上，很多基础的量化策略（比如简单的因子模型、均值回归策略）早已被大家熟知和使用。当大量聪明且资源充沛的玩家都在追逐相似的“Alpha”（超额收益）时，这份Alpha就会迅速消失，或者说被稀释得几乎没有。这种“卷”的程度，在知乎上也是被反复提及的痛点。
先发优势和数据优势： 老牌的量化机构拥有更成熟的交易系统、更深厚的历史数据积累、更强大的计算资源和更优秀的交易团队。他们就像拥有“坦克”一样，而新人或者小团队可能只能拿出“冷兵器”。在这种不对称的竞争下，想要脱颖而出，难度可想而知。
“Alpha”的稀缺性： 真正的、可持续的Alpha是非常难以获取的。市场在不断变化，策略会失效，你需要不断地创新和改进。那些能够持续挖掘Alpha的人，往往是这个行业里极少数的顶尖人才，大部分人都在苦苦追寻那份越来越难以捉摸的超额收益。
3. 期望与现实的巨大鸿沟：不是“躺赢”是“煎熬”
高薪的诱惑与代价： 量化投资行业确实能提供令人艳羡的高薪，但这高薪背后是巨大的压力和高强度的脑力劳动。很多人被“高薪”吸引进来，但很快发现自己无法承受其中的压力，或者无法产出与高薪相匹配的价值。
不确定的职业前景： 量化策略的生命周期可能很短。一个今天还在盈利的策略，明天可能因为市场结构的变化就失效了。这导致量化研究员或者交易员的工作稳定性并不像大家想象的那么高。一旦策略失效，或者无法完成业绩指标，就可能面临“优化”（被辞退）。
枯燥与重复： 很多人以为量化就是坐在电脑前“调参数”，然后就数钱。但实际工作可能更多的是进行枯燥的数据清洗、特征工程、模型调试、回测验证，这是一个极其磨人、需要耐心和细致的过程。当发现大部分时间都在与冰冷的数据和代码打交道，而不是在“指点江山”，有些人会感到失望。
4. 行业的“隐形规则”和“灰色地带”
内幕信息和“不干净”的钱： 虽然公开场合不会这么说，但在一些不那么透明的角落，量化交易的某些操作可能会触碰到一些灰色地带，甚至与非法活动扯上边。那些“劝退”的声音，也可能是在警示人们要远离这些风险。
信息不对称下的操纵： 一些大型量化机构可能利用信息优势或者技术优势，对市场进行一定程度的“操纵”，虽然这不一定违法，但对于普通参与者来说，这无疑增加了竞争的难度和不公平感。
5. 个人特质的匹配度：不是谁都能驾驭
心理素质： 量化交易需要极强的心理素质来承受市场的波动、策略的回撤以及业绩的压力。抗压能力弱的人，很容易在巨大的不确定性中崩溃。
自律性： 没有人监督你，你得自己逼迫自己学习、研究、写代码、测试。没有高度的自律性，很容易在自由的工作环境中“放飞自我”，最终被淘汰。
学习能力： 市场在变，技术在变，模型也在变。你需要保持持续的学习能力，否则很快就会被时代抛弃。
总结一下，知乎上的“劝退”声音，与其说是恶意，不如说是一种基于现实观察和行业内部认知的“毒鸡汤”。 它们试图用最直白、最残酷的方式告诉那些怀揣美好幻想但缺乏准备的人们：这个行业不是那么容易闯的，它需要你付出远超想象的努力、智慧和坚持，并且即使如此，成功也并非必然。
如果你想进入这个行业，听听这些声音是件好事，至少能让你提前做好心理准备，认清现实的残酷性，而不是在跌得头破血流之后才后悔。当然，如果你真的具备了与之匹配的素质和能力，这些“劝退”的声音反而可能成为你脱颖而出的动力。
1. 门槛高到令人窒息：智力、知识和经验的“三重门”
智力门槛： 量化投资本质上是门科学，而且是很顶尖的科学。它要求极强的逻辑思维能力、抽象能力、归纳演绎能力。你得能从海量数据里抽丝剥茧，发现那些常人看不到的微弱信号。这不仅仅是聪明，更是要在复杂的系统里保持清晰的思路。很多人在理解一些基础的统计学、概率论概念时就已经开始掉队。
知识门槛： 要做量化，你得懂数学（高等数学、线性代数、概率论、数理统计、随机过程），懂计算机科学（编程、数据结构、算法、数据库），懂金融（金融市场运作、交易机制、各类资产特性），还得懂机器学习和人工智能。这四个领域的知识体系都足够庞大，要把它们融会贯通，构建一套有效的投资策略，需要的学习时间是惊人的。很多劝退的声音，就是因为看到这个知识的广度和深度，觉得“劝退”才是负责任的说法。
经验门槛： 即使你把书念得再好，实际操作又是另一回事。量化策略的研发和迭代是一个“试错”的过程，需要大量的实践经验来积累对市场细微变化的感知，对模型失效原因的理解，对风险管理的认知。刚入行的新人，很容易因为模型回测不准、实盘交易出现意外情况而碰壁。这些经验的积累往往需要时间和资金的代价，对于新人来说，这又是一道难以逾越的坎。
2. 竞争的残酷性：红海中的“血雨腥风”
同质化严重： 尽管量化听起来高大上，但实际上，很多基础的量化策略（比如简单的因子模型、均值回归策略）早已被大家熟知和使用。当大量聪明且资源充沛的玩家都在追逐相似的“Alpha”（超额收益）时，这份Alpha就会迅速消失，或者说被稀释得几乎没有。这种“卷”的程度，在知乎上也是被反复提及的痛点。
先发优势和数据优势： 老牌的量化机构拥有更成熟的交易系统、更深厚的历史数据积累、更强大的计算资源和更优秀的交易团队。他们就像拥有“坦克”一样，而新人或者小团队可能只能拿出“冷兵器”。在这种不对称的竞争下，想要脱颖而出，难度可想而知。
“Alpha”的稀缺性： 真正的、可持续的Alpha是非常难以获取的。市场在不断变化，策略会失效，你需要不断地创新和改进。那些能够持续挖掘Alpha的人，往往是这个行业里极少数的顶尖人才，大部分人都在苦苦追寻那份越来越难以捉摸的超额收益。
3. 期望与现实的巨大鸿沟：不是“躺赢”是“煎熬”
高薪的诱惑与代价： 量化投资行业确实能提供令人艳羡的高薪，但这高薪背后是巨大的压力和高强度的脑力劳动。很多人被“高薪”吸引进来，但很快发现自己无法承受其中的压力，或者无法产出与高薪相匹配的价值。
不确定的职业前景： 量化策略的生命周期可能很短。一个今天还在盈利的策略，明天可能因为市场结构的变化就失效了。这导致量化研究员或者交易员的工作稳定性并不像大家想象的那么高。一旦策略失效，或者无法完成业绩指标，就可能面临“优化”（被辞退）。
枯燥与重复： 很多人以为量化就是坐在电脑前“调参数”，然后就数钱。但实际工作可能更多的是进行枯燥的数据清洗、特征工程、模型调试、回测验证，这是一个极其磨人、需要耐心和细致的过程。当发现大部分时间都在与冰冷的数据和代码打交道，而不是在“指点江山”，有些人会感到失望。
4. 行业的“隐形规则”和“灰色地带”
内幕信息和“不干净”的钱： 虽然公开场合不会这么说，但在一些不那么透明的角落，量化交易的某些操作可能会触碰到一些灰色地带，甚至与非法活动扯上边。那些“劝退”的声音，也可能是在警示人们要远离这些风险。
信息不对称下的操纵： 一些大型量化机构可能利用信息优势或者技术优势，对市场进行一定程度的“操纵”，虽然这不一定违法，但对于普通参与者来说，这无疑增加了竞争的难度和不公平感。
5. 个人特质的匹配度：不是谁都能驾驭
心理素质： 量化交易需要极强的心理素质来承受市场的波动、策略的回撤以及业绩的压力。抗压能力弱的人，很容易在巨大的不确定性中崩溃。
自律性： 没有人监督你，你得自己逼迫自己学习、研究、写代码、测试。没有高度的自律性，很容易在自由的工作环境中“放飞自我”，最终被淘汰。
学习能力： 市场在变，技术在变，模型也在变。你需要保持持续的学习能力，否则很快就会被时代抛弃。
总结一下，知乎上的“劝退”声音，与其说是恶意，不如说是一种基于现实观察和行业内部认知的“毒鸡汤”。 它们试图用最直白、最残酷的方式告诉那些怀揣美好幻想但缺乏准备的人们：这个行业不是那么容易闯的，它需要你付出远超想象的努力、智慧和坚持，并且即使如此，成功也并非必然。
如果你想进入这个行业，听听这些声音是件好事，至少能让你提前做好心理准备，认清现实的残酷性，而不是在跌得头破血流之后才后悔。当然，如果你真的具备了与之匹配的素质和能力，这些“劝退”的声音反而可能成为你脱颖而出的动力。
网友意见
量化策略的容量还是有限，相比较起来，宏观策略因为容量巨大而一直能稳赚着管理费。而且只要几个好年景，马上就能冲击billionaire。量化基金的头部玩家的身家，跟那些宏观策略基金的头部玩家比起来，就简直就是蚁象之别。
另外我自己的感受是在过去几年基础件和中间件提供商越来越成熟，除了超高频以外的行业门槛被显著降低，导致行业开始出现overcrowded的情况，有点内卷的倾向了。
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