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当AI把门槛踩平了
当AI把门槛踩平了伦敦有一家公司叫XTX Markets，创始人亚历克斯·格尔科是莫斯科国立大学的数学博士。2015年他创办这家公司时，做了一个在当时看来近乎疯狂的决定：整个公司不雇一个传统交易员。250多个人，清一色的数学家、工程师和机器学习研究员，靠一套AI系统在全球35个国家做市交易，日均交易额2500亿美元。 2025年，XTX英国三家主要经营实体营收合计约39亿英镑，同比增长44%，税后利润17.1亿英镑。格尔科个人持有公司约75%的股份，2025年从公司获得约8.95亿英镑的利润分配，23位核心量化分析师和开发者平均每人分得超过3600万英镑。他连续多年蝉联英国"最大纳税人"，2023年个人纳税6.645亿英镑，创下英国单人纳税纪录。 这家公司做的事情，本质上不是"炒股"。它是金融市场的做市商——当买家找不到卖家、卖家找不到买家的时候，XTX的AI系统瞬间介入，同时报出买入价和卖出价，赚取中间那一点价差。只不过这个"中间商"同时盯着超过5万种金融工具的实时数据流，从股票、外汇、债券到大宗商品和加密货币，在海量交叉数据中识别出人类交易员根本察觉不到的微观价格模式。 看到这些数字的时候，我确实感慨了很久。 我想起自己。 我是一个英语语言文学专业出身的文科生，后来又学了心理学。没有编程背景，不是金融科班，更不是数学专业。职业生涯一直在做管理、人力资源和培训，跟金融衍生品交易完全不搭界。考过金融理财师，但只通过了很初级的部分，有几门课至今没考完。保险代理人资格证也有，但那些都是非常理论化的东西。 所以当我在大约一年半前开始接触美股，最近一年才真正开始做期权交易时，如果有人说我能靠这个吃饭，我自己都不会信。 但事实是，从今年开始，我连续四个月实现了正收益，并且保持了稳步增长。我做的是期权和动态对冲。 放在以前，我会觉得这件事不可思议。因为在我的认知里，做期权、做金融衍生品交易，是需要基金经理级别的资质、需要专业执照、需要科班出身的。这应该是一个有极高门槛的领域。 但AI改变了这一切。 我说的改变，不是那种"AI帮你一键选股"的花哨噱头。我说的是最朴素的层面：学习。 以前看那些专业的期权书籍——Hull的期权定价理论、希腊值的各种推导、动态对冲的构建逻辑——看完之后一知半解是常态。很多概念你字面上理解了，但放到真实的市场环境里，根本不知道怎么用。 现在不一样了。遇到看不懂的理论，直接丢给AI，让它用你能理解的方式拆解。这次我不得不说，国产AI的进化速度非常快，豆包、元宝、千问，包括艾玛在翻译方面做得很好，元宝甚至可以用声音朗读整本书。借助这些工具，一个文科生去啃原本完全陌生的专业知识，门槛被大幅拉低了。 当然，"能看懂"和"能赚钱"之间，隔着一条巨大的鸿沟。 理论和实践之间的距离，是我这段时间体会最深的东西。 你学会了希腊值是什么意思，学会了怎么构建一个策略组合，按照理论去搭建——然后市场会教你做人。 一开始我犯了很多错误。做了太多过于复杂的策略结构，恨不得把所有因素都考虑进去，想做一个既能抗风险又能稳定增长的完美组合。这种东西基本不存在。 我也很纠结方向：做卖方吧，风险太大，保证金要求高；做买方吧，资金效率低，而且时间价值衰减（Theta磨损）非常快，单纯做买方有时候就像在猜大小。 中间经历过巨大的回撤，一开始是亏损，整个过程非常折磨人。 但慢慢打磨下来，当你的手艺精进之后，痛苦和折磨就只是暂时的了。 说到这里，我想起吉姆·西蒙斯。 西蒙斯是大奖章基金的创始人，文艺复兴科技公司的灵魂人物，一个纯粹的数学家，做出了量化交易领域最传奇的业绩。我看过很多遍他的书和访谈，越看越觉得：做交易这件事，赚钱其实只是副产品。它真正有意思的地方在于，它像一个游戏。 我之前听了一个关于《王者荣耀》的访谈，讲这个游戏为什么让人上瘾，它的设计逻辑是什么。我当时就想到了交易。 我是一个不打游戏的人。我知道游戏的原理，研究过游戏成瘾的心理学机制—— partly 因为孩子可能玩，partly 因为学心理学的时候接触过相关内容。但我始终觉得游戏只是在浪费时间。有成年人为了买游戏装备去借贷，把家里积蓄全投进去，花上几百万，我原来完全不理解。 做了交易之后，我理解了。 期权交易太好玩了。你构建一个策略，设定好参数，市场立刻给你反馈。你的判断、你的认知、你的执行力，全部在真金白银的试炼中被即时验证。不像游戏里那些虚拟的成就，这里是实打实的——对了就是对了，错了就是错了，没有模糊地带。 这可能就是它让人上瘾的原因：即时反馈。 当然，交易比游戏好的地方——也可能是不好的地方——在于它是真实的。你的认知和执行，执行完之后立马就是一个结果。这种即时验证的快感，和通关一个游戏关卡的感觉，本质上可能是相通的。 回到XTX Markets这件事。 格尔科的故事当然不可复制。莫斯科国立大学数学博士、德意志银行和GSA Capital的实战经验、400PB的数据湖、2.5万块GPU的算力集群——每一项都是常人难以企及的门槛。 但它揭示了一个趋势：AI正在重写金融市场的游戏规则。 在X上，我看到很多专门的账号用机器人做投资，展示AI模型构建的投资组合——Claude的投资组合、GPT的投资组合，每个模型跑一个独立的策略。我会去看它们持有的标的，但更重要的是看思路：多少持仓，多少国债，多少不同的ETF。 美股市场的金融衍生品生态异常丰富。不像A股主要只能交易股票，美股中很大一部分交易是在做期权，股指期权占了很大比重。各种ETF的占比也非常高——个股杠杆ETF、板块ETF、USO原油、比特币稳定币、黄金ETF、金矿ETF、3倍做多做空的杠杆产品，所有这些都附带丰富的期权链。甚至现在预测市场也算一种交易。XTX这样的公司监控的是全球所有可交易的衍生品和品种。 在这样的市场里，AI的介入正在改变一切。 我的理解是：AI对普通人来说，是一种划时代的改变。 不是说普通人能做出XTX那样的系统，或者达到文艺复兴大奖章基金那样的收益。而是说，过去那些看起来遥不可及的专业领域——期权定价、动态对冲、金融衍生品交易——现在一个文科生通过AI辅助学习，加上自己的实践和打磨，真的可以走通。 当然，这个过程取决于个人意愿和学习能力。我认为意愿是第一位的。 我自己经历了无数煎熬。理论和实践之间的距离，不是一本书或一个AI工具就能填平的。但AI至少把"入门"这件事的门槛踩平了——让你有机会去理解那些原本需要科班训练才能接触到的知识体系。 至于能不能走通，最终还是看你自己愿不愿意在真实市场里反复磨练。 我最近还看了很多书。不只是期权的专业书，还有《金融怪杰》《大作手回忆录》《以交易为生》、交易心理学等等。不是说哪一本有决定性的帮助，但所有能走出来的人都有一个共同点：学习能力很强，而且真心喜欢这个游戏。 我想了一下，我好像也是这样。 交易这件事，赚钱是副产品。它的魅力在于：你的认知可以直接变现，你的判断可以被即时验证。理论和实践不是脱节的——你用认知去构建策略，市场立刻给你结果。 这可能是所有游戏让人上瘾的底层逻辑：即时反馈。 只不过，这一次，反馈是真的。
