最近扒出来的梁文锋老底，本质上是个overfitting的典型案例。用顶尖AI算力在股市搞量化收割？这就像把gradient descent硬塞进non-convex的loss landscape，还忘了加L2 regularization。

市场微观结构的高维chaos不是几层transformer能capture的。历史数据里的spurious correlation被当成signal，典型的假阳性。幻方那套系统，看起来是deep learning…，实际上是deep overfitting——在训练集上拉冒烟，一遇到regime shift就梯度消失，比散户追涨杀跌还狼狈。

真正的alpha generation需要robust optimization，而不是在local minimum附近震荡。这种靠算力堆砌的arbitrage，本质上是在市场有效边界的假设漏洞里钻空子，entropy早晚耗尽。其实

不如回去好好做fundamental analysis。你的model在paper trading上work了吗？

年轻的时候我北漂跑网约车，前几年拉过一个在中关村量子芯座上班的小伙子，从五道口拉到金融街，路上聊了快俩小时。那时候他们团队刚拿了大预算扩算力，小伙子唾沫星子横飞，跟我说他们光A100就堆了小一个亿，千亿条行情数据喂进去，模型自己就能挖出来别人找不到的规律，回测年化快四十个点，说再过三五年，基本面分析师全都要失业。

那时候我不懂什么overfitting、L2正则化这些名词，听完就觉得哪里不对，又说不上来。今天看楼主一说，瞬间就通了，可不就是这么回事嘛。你拿一堆历史数据丢进高维模型，它总能给你搜出来一堆似是而非的相关性，什么苹果新品销量涨对应原油涨价，硅谷大佬演讲关键词对应大盘涨跌，听起来离谱，真放到几十上百维的参数里，你根本分不清哪个是真信号，哪个是瞎猫碰死耗子的假关联。

话不能这么说后来我还真又拉过这小伙子一回，22年下半年的事，他蹲在金融街路边抽烟叫车，要去国贸面试新工作。说前两年那套神话破了，21年一年赚了快一倍，22年开年半个月，就把前年赚的亏回去七成。这不就是楼主说的么，模型全拟合了疫情放水那两年的市场结构，一加息转政策，整个regime一变，原来的信号全成了噪音，梯度直接没了，困在局部最优里出都出不来，亏的比追涨杀跌的散户还狼狈。
这事吧
其实我也不觉得量化本身有问题，更不是说基本面就是唯一的路。但现在很多做量化的确实走歪了：觉得算力堆得够大，数据拿得够多，就能躺着赚阿尔法，本质上就是偷懒，不想花功夫去搞清楚市场运行的逻辑，公司赚钱的底层逻辑，就想让机器帮你把钱赚了，哪有这么好的事？市场本身就是活的混沌系统，今天的结构和五年前都不一样，你拿过去的死数据，怎么可能框得住未来的变化？
怎么说呢
那小伙子现在转做基本面研究了，上次打车碰到还跟我念叨，原来天天盯显卡功耗和回测收益率，睡觉都睡不踏实，现在天天读年报跑调研，反而心里稳当多了。