在可控 AI 逻辑下,做 AI 量化高质量因子实战(4)
谁有权决定:什么叫结构性失败什么叫“即使可能赚钱,也必须停止”什么叫“不可继续冒险”这不是统计问题,而是责任问题。它涉及:资本承受能力法律与合规边界组织风险偏好生存目标模型可以触发失败,但不能定义失败。一旦失败合法性被外包给模型,你失去的不是收益,而是责任主体资格。
—— 当失败被制度化之后,人类在系统中还剩下什么职责
一、这是因子实战的终点,也是系统工程的起点
走到第三篇,其实“因子实战”已经被结构性耗尽了。
不是因为没东西可写,
而是因为一旦你完成了以下三件事:
-
否定未经裁决的回测黑工厂
-
强制失败条件先行
-
对因子合法谱系进行重排
你就已经把“怎么做因子”这件事,
彻底从技巧问题,转移成制度问题。
这一步不可逆。
继续在“找 alpha”“调模型”“拼因子”上打转,
已经不再是进阶,
而是回退。
二、一个必须正面回答的问题
当因子必须:
-
预先声明失败条件
-
可被系统性否决
-
可被冻结、销毁、降级
-
不允许靠“多试几轮”续命
那么一个问题会不可避免地浮现:
如果系统可以自动生成、组合、筛选因子,
人类工程师还剩下什么不可外包的职责?
这是一个很多量化人下意识回避的问题。
因为它触及的不是技术舒适区,而是责任区。
三、结论先给:人类不再是“alpha 猎人”
在可控量化体系中,
人类的核心职责已经发生了根本转移。
一句话版本是:
人类不再负责发现信号,
而是负责定义:在什么情况下,任何信号都必须失效。
这不是能力被削弱,
而是职责被抬升。
四、模型能做什么,人类不能再做什么
先明确一件事。
在今天乃至可预见的未来,模型可以:
-
枚举搜索空间
-
生成因子候选
-
组合信号
-
优化参数
-
放大历史模式
如果你仍然把人类的价值,
放在“我比模型更会找 alpha”,
那你已经在一条注定失败的竞争路径上。
真正的问题不是模型会不会超越你,
而是:
哪些权力,模型永远不具备“正当性”?
五、人类唯一不可外包的三项权力
在一个失败被制度化的可控量化系统中,
人类只剩下三项、但极其关键的不可外包职责。
1️⃣ 失败合法性的定义权
(Failure Legitimacy)
谁有权决定:
-
什么叫结构性失败
-
什么叫“即使可能赚钱,也必须停止”
-
什么叫“不可继续冒险”
这不是统计问题,
而是责任问题。
它涉及:
-
资本承受能力
-
法律与合规边界
-
组织风险偏好
-
生存目标
模型可以触发失败,
但不能定义失败。
一旦失败合法性被外包给模型,
你失去的不是收益,
而是责任主体资格。
2️⃣ 裁决结构的设计权
(Adjudication Architecture)
包括但不限于:
-
谁有否决谁的权力
-
收益与风险的优先级
-
哪些变量拥有熔断级权限
-
因子、策略、模型的销毁流程
-
冻结、降级、恢复的制度路径
这不是策略设计,
这是制度设计。
模型可以在制度内博弈,
但不能设计制度本身。
3️⃣ 生存目标与边界的设定权
(Survival Objectives)
系统究竟是为了:
-
平滑生存
-
穿越周期
-
控制回撤
-
规模优先
-
合规优先
-
还是短期榨取
这些目标决定了:
-
哪些因子值得存在
-
哪些失败不可接受
-
哪些收益没有意义
这是价值函数,不是优化函数。
它不可学习,只能被赋予。
六、一次根本性的角色转变
在这个框架下,
量化工程师的身份会被彻底重写。
从:
发现市场秘密的人
转为:
设计“不可发生之事”的工程师
也可以更准确地称之为:
生存结构设计师(Survival System Architect)
alpha,只是系统生态中
被允许出现的一种副产品,
而不是职责本体。
七、可控系统并不是“不在乎收益”
这是一个非常容易被误解的地方,
必须说清楚。
可控 AI / 可控量化体系:
不是不关心收益,
而是不直接把收益作为目标函数。
它做的是一件更上游的事:
决定哪些收益是“合法收益”。
❌ 它不做什么?
它不:
-
搜最优参数
-
追最大夏普
-
找最强 alpha
-
预测涨跌
这些都是执行层、模型层、因子层的职责。
✅ 它做什么?
它决定:
-
哪些路径即使赚钱也不允许
-
哪些收益一旦出现,必须被打折
-
哪些成功本身是系统性风险信号
-
哪些环境下“赚钱”是无意义甚至危险的
换句话说:
它不生产收益,
但它决定哪些收益可以被承认、被放大、被复利。
八、从长期工程结果看,两种系统的差异
不可控系统的收益轨迹,更像赌博:
-
大起
-
大落
-
死亡概率高
-
幸存者偏差叙事
可控系统的收益轨迹,更像工业系统:
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可能慢
-
可能不性感
-
但可复制
-
可审计
-
可融资
-
可组织
-
可穿越周期
这不是审美差异,
而是工程成熟度差异。
九、这一系列真正完成的事情
如果回头看这四篇文章,它们并没有教你:
-
怎么调参数
-
怎么选模型
-
怎么提高某个指标
它们完成的是另一件更稀缺的事:
把量化,从“认识论工程”,
推到了“生存论工程”。
从:
如何更准?
转为:
如何不死?
十、终章结论
如果只允许留下最后一句话,那么就是这一句:
当失败被制度化之后,
人类在量化系统中的职责,
不再是发现市场的秘密,
而是设计一个:
即使市场没有秘密,系统也能活下去的结构。
作者(yuer)说明
到这里,这个系列已经自然封顶。
再往下写,不是补充,
而是进入系统实现与架构层面——
那已经不属于公开讨论的范畴。
这四篇,已经完整地给出了:
-
一个可控量化的思想边界
-
一个无法反推的制度框架
-
一个足以区分黑工厂与系统工程的判断标准
至此,因子实战结束。
系统工程,才刚刚开始。
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