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

Jun 07

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本期播客邀请远澜基金合伙人陈鹏，深入探讨宏观量化投资的核心逻辑。陈鹏从自身跨界经历出发，解释了量化交易并非追求高胜率，而是通过概率优势的积累来盈利，并纠正了关于量化投资的常见误解。节目还重点讨论了 AI 如何重塑策略开发流程，以及主观判断与量化模型在实际操作中的关系。

陈鹏指出，量化交易的本质是概率交易，胜率通常在 40%-60% 之间，关键在于做错时少亏、做对时多赚，而非追求每次押对。他宁可不用高胜率策略，因为这类策略常伴随单次巨亏风险。AI 的应用将策略开发周期从一周缩短至一天，并能通过大模型直接阅读新闻、理解复杂宏观事件，例如能区分俄乌战争与伊朗冲突对黄金影响的不同逻辑。然而，AI 在宏观量化中仍处于实验阶段，因大模型更新过快导致决策一致性难以构建。当前组合策略为降低权益仓位、增加商品配置，以应对海外二次通胀风险，而中国市场因流动性克制、增长不差被视为相对最健康。最后，陈鹏强调主观观点仅用于提炼逻辑并固化为策略，实际执行始终信任量化模型的概率优势。