阴沉了半年，黄金开启凌厉的反弹，无数人盼着解套的时候，峰哥来了。

上周峰哥刚入驻京东，就天崩开局亏掉 19 万，为了对冲 A 股下跌，他以 970 元的价格上车黄金，这笔再平常不过的操作，却让金融消费者们感到害怕。

细数峰哥的投资战果：7 月 8 日，峰哥宣布再也不玩了，隔天半导体指数暴涨 7%；7 月 9 日，峰哥全仓上车，隔日科创 50 尾盘跳水 5%；7 月 21 日，大盘突然深 V 反弹，找了半天原因，原来最低点峰哥卸载同花顺了。

粗略统计，5 月 -7 月，峰哥 9 笔公开操作反指胜率 100%。

市场流传一种说法，峰哥被量化做成了因子。起初峰哥不信，" 量化还能盯上我这三五百万？" 直到 7 月 20 日，他刚祝福完美股科技，海力士就应声跳水，这才半信半疑，吓得删掉了微博。

似乎财经顶流的每一句话都在成为量化的口粮，最终变成交易的信号。

感觉被盯上的还有特朗普，只不过他更智慧地利用自己的语料赚钱：不仅 6 月进行了 1051 笔证券交易，7 月还把自己帖子的 API 接口，卖给对冲基金、高频机构，每月花 10 万美元即可抢先几毫秒看总统发帖。

7 月以来，市场暴涨暴跌，人们总会怀疑量化偷偷用上了 " 峰哥因子 " 和 " 韩国因子 "。仿佛从影响市场情绪的人，到出口转内销的小作文，甚至一个国家的股市，都能被量化捕捉、跟随，最终做成因子。

但事实真是如此吗？

每过一段时间，陈果就把 2026 年韩国综指与 2015 年上证综指的走势拉出来对比，发现两轮杠杆牛惊人的相似。更巧的是，7 月 14 日，韩股和 A 股的分时图同步深 V，市场舆论怀疑：量化是不是用了韩国因子。

盘后，多家私募自证清白，" 假如量化完全依据海外科技股交易，长期必然是负超额。"

我也询问量化的朋友，有没有把韩国因子塞进模型？他们说绝无可能——大部分量化都不在韩股交易，不交易连数据都没有买，没数据何谈产出韩国因子。

一名量化市场人士向我打了个比方，" 就好比我喜欢高个子女生，对一个高个子的韩国女生来电，不代表也会喜欢另一个高个子的中国女生。" 即使都是韩国高个子女生，喜欢柳智敏，不代表就会喜欢张元英。

那么，峰哥有没有可能成为一个因子？答案也是否定的。

峰哥晒出的操作就那么几条，而量化因子需要海量的数据得出的规律作为支撑。

检验一个因子是否有效，不仅要看 IC（信息系数），判断预测得准不准，还要看 IR（信息比率），衡量预测是否稳定；此外，还要通过分组回测观察收益是否呈现单调性，通过样本外检验，确认不是历史的某种巧合。

一名量化研究员直言，" 峰哥的操作说白了是噪音，信息含量很低，远不如美国总统的推文。即便如此，特朗普推文影响的股票也很有限，信号既不稳定，也难以持续，等到他下台，信号也会随之消失。"

无论是跟峰哥反着交易，还是对韩国股票依葫芦画瓢，缺乏足够样本和稳定相关性，本就不符合量化数理统计的基本规律。峰哥亏了，还能靠送祝福挽回女粉丝的心；量化跟着亏了，机构分分钟赎回，写道歉信都没用。

平方和投资方壮熙举过一个形象的例子—— 2006 年世界杯前的 "3964" 公式 [ 1 ] ：

阿根廷在 1978 年和 1986 年夺冠，德国在 1974 年和 1990 年夺冠，巴西在 1970 年和 1994 年、1962 年和 2002 年夺冠，每两组年份之和都是 3964。照此推算，2006 年冠军应是 1958 年夺冠的巴西，但最终捧杯的却是意大利。

事实证明，"3964" 是一个伪规律，更多样本支撑的规律其实是：曾经夺冠的球队，再次捧杯的概率更高。

同理，几条总统发言代表不了什么，可是特朗普每年发布数千条推文，总能找出一些规律。

例如，摩根大通设计了 "Volfefe 指数 "，灵感来自特朗普那条谁也没看懂的 "covfefe" 错字推文，用来量化特朗普推文对美国利率的影响。结果发现 4000 条推文里有 146 条能影响市场，关键词集中在 " 中国 "、" 民主党 " 等词汇上。此外，美银美林发现，特朗普发推越频繁，美股表现越差。

对于量化来说，常见的做法是批量抓取公告、新闻和社媒信息，利用 NLP 技术提取关键词打分，例如对 " 重大利好 " 打高分，对 " 业绩暴跌 " 打负分，再结合阅读量、点赞量判断情绪强弱，辅助交易决策的形成，而不是简单地峰哥反买，别墅靠海。

一名量化研究员告诉我，1000 家上市公司每天有 200-400 家会有新闻，把时间拉长，1000 只股票会持续产生信息，他们据此进行截面交易：每天打分比较，选出最好的股票。

若真没有 " 峰哥因子 "、" 韩国因子 "，那为什么今年总能感受到持有的股票，因为一条大 V 言论或者一篇小作文上蹿下跳？

上一个引起股民集体关注的博主，还是 Serenity 白毛股神。

白毛股神拥有峰哥相反的魔法，截至 6 月，海外社区有人统计过，他公开讨论 35 只股票，有 31 只上涨，胜率接近 90%，随口一提绿的谐波、易事特，就能带动 20cm 涨停。

有网友发现，白毛股神专挑亚洲作息时间发帖，讲话还有一股老中味。国盛通信分析师赵丕业在朋友圈开怼：" 这帮鸟人迟早药丸，以为跑国外就无法无天了。"

白毛股神是不是中国人不知道，但海外博主的言论对 A 股的影响正变得越来越大，稍有风吹草动，就能引起国内跟风迅速推高股价。近期，有无聊人士在 X 上开号编造英伟达欲投资中际旭创和新易盛，结果两只股票还真的应声拉高。

这是 A 股长期存在的灰色链条：庄家炮制作文→博主发帖吹票→群聊扩散发酵→资金跟风抬轿→主力高位收割。不同之处在于，今年小作文密集首发在海外平台。

本以为海外博主与外媒的小作文发酵，买盘大多来自于游资和散户。但与某家量化私募交流后发现，他们的多策略产品线，也会依据特朗普和 Serenity 推文，构建事件驱动策略。

在他们看来，事件驱动策略分为多种类型。" 如果说批量抓取业绩预告打分，可以归入量化事件驱动的范畴，那么 Leopold 的爆仓、特朗普的暴论、Serenity 的瓶颈论，能够引发市场连锁反应事件，也可以形成主观的事件驱动，而这也是多策略产品的重要组成部分。"

有意思的是，一位公募的主观基金经理告诉我，他专门用龙虾来跟踪小作文和卖方段子的变化。" 因为不少信息的边际变化，往往最先出现在这些非正式渠道中，龙虾提前捕捉到，然后直接向公司求证，就有可能抓住信息差。"

信息传播加速的时代，财经博主无意间发的一条帖子，就可能迎来资金跟风炒作，加上科技牛市天然偏爱故事，市场情绪往往一点就燃。但容易忽视的是，一条帖子、一篇作文正在变成 AI 的语料，慢慢成为放大市场波动的隐形来源。

富达传奇基金经理加文 · 贝克在近期的播客 [ 2 ] 里聊到，他认识的几乎所有投资人，在看到任何一条新闻，就会立刻把它输入 Claude。

Claude 是一个概率模型，面对同一条新闻，它给出的解读往往不会有太大差异。以前，著名新闻主播 Walter Cronkite 几乎是美国唯一权威的声音，在股票市场里，Claude 反而成了新的 Walter Cronkite。

贝克认为，Claude 给出一种解读，大批投资者随即按照这个判断交易。结果就是，市场参与者看似来自不同机构、使用不同策略，背后却可能依赖同一个模型，得到高度相似的结论。

" 有名半导体专家曾展示，日本电容器公司的股价走势，六个星期走完了电容器行业三年的完整周期。" 身处同一个 AI 时代，我们的存储股，也走出了火箭回收般的走势。

我们总是高估 AI 投资标的的未来，却低估 AI 对投资交易的影响。

远澜基金陈鹏做量化宏观策略时发现，AI 能让量化获得主观投资的能力。

传统量化模型处理宏观新闻时，模型抓取到 " 战争 "、" 激烈 " 等词汇频次升高，以此作为做多原油的依据。但遇到复杂修辞的词汇，模型就会失效。如今，AI 可以在 10 秒内阅读 1000 篇全球新闻，并总结出事件是向好还是向坏的方向发展 [ 3 ] 。

俄乌战争和伊朗战争，同样面对油价上涨，AI 能够识别流动性差异、感知人们不同的通胀预期，推导出截然不同的黄金交易逻辑。在他看来，传统的量化模型较为死板，AI 能看到衍生变量。

但这不禁让人思考，当越来越多投资人引入 AI，会不会让投资接近于一种市场情绪化的表达。

目前，标榜端到端的量化私募，主要还是投喂量价数据，人工严控舆情信息的输入，但未来纯 AI 驱动的策略必然越来越多，连散户都习惯问豆包 " 今天买什么 "，那 AI 会不会把峰哥、省子、王姐的操作，视作指导交易的情绪指标？

浙商证券李超看到了风险，昨天发布了标题为《人工智能对市场影响几何？》的报告，里面一句话总结得很好：

随着人工智能进一步嵌入决策、交易和风险管理，资本市场获得更高的信息处理效率，也要解决模型趋同、交易共振和风险内生化等新问题。