如果纠结量化与制度不公平说明亏损且未吸取教训，应尽快离开股市

近日，看到一个网友关于量化交易的留言，其认为即便量化交易并非高频交易，也违背了股市公平原则，声称利用先进科技优势对付散户不公平，应当予以取缔。这种观点乍听之下似乎有理，也得到众多散户的支持。

然而，我们不妨做这样一个类比。高中毕业参加高考，同样的试卷，有人成绩优异，有人成绩欠佳。这能去责怪谁呢？是个人努力程度不同，天赋有别。此时，若硬要说不公平，难道能指责考上清华北大的毕业生有好工作，而大专生找不到好工作是不公平的？又岂能抱怨很多工作限制本科，甚至要求 985、211 院校毕业是不公平的？

在股市中，也是同样的道理。很多散户觉得量化交易不公平，认为制度不公平，其实不过是不愿承认自身在投资技巧、知识储备、风险把控等方面技不如人罢了。交易规则和上市规则明明白白摆在那里，哪些行为能做，哪些不能做，法律条文规定清晰。一旦违法违规，必然会受到处理，这毫无疑问。而只要合法合规，就无可非议。

就我个人而言，我从未使用量化手段，也不投资量化基金。有人喜欢快进快出，追求高效的交易策略；而我喜欢稳扎稳打，慢慢积累。这只是投资风格的差异，各有各的选择。

在此，我要再次提醒广大散户，如果始终纠结于量化交易的所谓不公平，质疑制度不保护自己，这是极其危险的信号。这表明您不仅处于亏损状态，而且没有从失败中吸取教训，如此下去，亏损很可能会进一步加重。对于这样的投资者，或许应该尽快离开股市，及时止损才是明智之举。

股市是一个充满挑战的市场，没有绝对的公平，只有相对的公平。我们不能期望市场为自己量身定制一套完美的规则，而应该不断提升自己的能力，适应市场的变化。

关于量化交易公平性的问题，可以从多维度进行理性探讨：

1. **规则公平与技术差异的悖论**

- 现代资本市场本质是「技术军备竞赛场」，从电话报单时代到算法交易迭代，技术代差始终存在

- 如同冷兵器对阵导弹部队，散户手工交易与机构智能算法本质属于不同维度的竞争

2. **制度设计的动态平衡**

- 监管层设定T+1、涨跌停板等制度已为散户提供保护罩

- 但无法阻止技术迭代：2015年前是程序化交易，2020年后是机器学习，未来将是量子计算

1. **市场功能角度**

- 提供流动性：日内70%成交来自量化策略，降低散户冲击成本

- 价格发现：通过海量数据挖掘修正市场定价偏差

2. **盈亏分布真相**

- 头部量化私募年换手率300倍，但收益率中位数仅12%-15%

- 散户亏损主因调查：78%源于情绪化交易，仅9%归因于量化冲击（深交所2022年数据）

1. **认知升维路径**

- 工具层面：学会利用量化因子选股（ROE/PEG/北向持仓）

- 策略层面：把握「反量化」机会（利用算法止损位做反转）

- 资金层面：借道指增产品获取超额收益

2. **行为金融学实践**

- 量化弱点：过度依赖历史数据，难以应对黑天鹅事件

- 散户优势：可灵活捕捉政策突变（如碳中和）带来的非线性机会

1. **技术平权措施**

- 上交所拟推「散户延迟行情保护」，给予普通投资者300ms缓冲

- 深交所测试「大宗交易暗池」，分流量化高频交易冲击

2. **新型工具供给**

- 科创板引入「散户T+0对冲机制」试点

- 公募REITs、雪球产品等另类资产配置渠道拓宽

资本市场从来不是慈善场所，而是丛林法则与监管约束的动态平衡。与其争论工具正义，不如专注自我进化：要么成为驾驭量化工具的交易者，要么转型为配置量化产品的投资者。历史证明，抱怨马车夫抢生意的轿夫，最终都会被汽车时代淘汰。