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昨天我写掀桌子重开，不接老登的盘时，有个人到中年的读者，用一系列的留言，跟我讲述了他过去多年来的经历。
他说他非常有感于我太姑父当年讲的那句，计算机不是工具。
只是他明白这一点呢，已经很晚了。
最初，在他的眼里，计算机就是工具，是一种拥有了它，就可以改变自己命运的工具。
他的想法和我当年一样，既然计算机这种工具发明了，传统金融当然是越来越窄，于是他很早就接触到了量化。
并且他也投入了全部的资金，全部的精力，但最后，还是一无所获。
更遗憾的是，这么多年下来，错过了家庭，错过了生活本身。
这个读者，用自己的经历，验证了我曾经讲过多次的那句话。
我说，每当你以为你只差一个诸葛亮的时候，恐怕你差的不只是诸葛亮。
最初咱们这个读者把计算机当成了什么？当成了工具。
其实就像今天很多人把AI当成工具一样，他觉得只要有了AI，就赚钱了。
结果一上手，发现有了AI，就开始烧钱了。
因为AI只是加速了你原本业务的执行过程，你原先的业务赚钱，那它就加速赚钱，你原先的业务赔钱，那它就加速赔钱。
就像一家公司，并不是你雇人越多，赚钱越多。
有些创业者不理解这一点，他可劲儿雇人，加速破产。
所以计算机也是一样的，这个读者觉得，我投资不赚钱，是因为工具不行，那我上计算机，我用了量化，我就应该赚钱。
结果虚拟盘赚好好的，实盘亏的一塌糊涂。
为什么？
两个原因。
第一个原因，你在凑数据。
你用一段历史行情数据，回溯测试之后，选出一个策略，觉得它跑的曲线不完美，就开始调整策略。
你增加rule，然后看数据更完美了，又增加rule，一条条增加，直到你觉得数据测出来，完美无比。
你拿去实盘，亏得一塌糊涂。
道理很简单，你在凑数据，你在迎合数据。
雍正王朝里面，十三阿哥对四阿哥说的话，那些大臣，在逢君之恶。
我昨天第三个话题里提到，大部分人都是线性归因的，想没想过为什么？
懒嘛。
咱们小时候，做实验，谁没有凑过数据？
都凑过的，因为我们不想一遍遍再尝试了，我们想早点下课收工回家。
等读研了，更是这样。
有几个研究生，能发真论文？
不都是水一篇么？
所谓的水一篇，就是用部分数据去论证。
为啥会这么做？
因为当你扩大数据范围，你就会发现，那个结论，它不收敛。
拿不到结果，你要延毕，那你说，要不要糊弄下？当然要。
能发真论文的人是很少的，很多教授一辈子都在凑数据，水论文，何况弟子们。
能有几个人，像爱迪生那样，非要试999次，不死不休？
所以你想想看，绝大多数人的天性就是如此，当他们做量化的时候，当然也是如此。
他跑一段历史数据之后，他就开始为了迎合那个曲线的完美，就开始不断增加rule。
那你有没有想过，这么造假出来的交易系统，它真的能应对现实中的行情么？
当然不能嘛。
你为了迎合小水沟的环境，不断的修改那条船，等你改到完美，把它拉去太平洋，它沉了有什么稀奇呢。
所以正确的做法，不是迎合数据，而是用更多的数据，去考验它。
这个曲线你自认为完美了，敢不敢拿去更大范围内的数据，检验？
一检验，你就崩溃了，因为你发现，它的收益曲线大幅度下降。
这种感觉是撕心裂肺的，你觉得自己全白干了，就像一个要延毕的研究生，发现自己走错研发方向的感觉是一样的。
绝大多数人到这个阶段，就放弃了。
虽然他们意识到了正确的路是什么，但是太难了。
就像闻香识女人的台词，我知道哪条路是对的，但我从不走，为什么？因为太难了。
所以绝大多数人，都会去骗自己，赶紧把曲线搞漂亮点，让自己误以为自己大功告成。
然后跑去实盘亏得一塌糊涂。
等钱亏光，就只能放弃了，放弃，就不用再那么辛苦了。
能够不这么做，能够用更大范围内的数据，一次次把自己的玻璃心击碎，一次次发现又白干了的人。
是很少的。
而即便这么头铁，这些少数人，他还有另一种可能，那就是他的确能力不足，他到最后，也无法聚焦。
他的每次测试，都是发散的。
这太正常不过，就像并不是每一个通过刷题找到自己问题，并改正的学生都能考上清华一个道理。
即便上面这一切的一切，你都通过了，很遗憾，还有一道拦路虎。
第二个原因，现实可不是你想买就能买，想卖就能卖。
很多人做测试的那个历史数据是不完整的，只有价格，没有量能。
你以为你挂500就能卖得掉？
能不能成交，取决于你的位置。
人家买1在500，你按照500卖出的数据包，第一个抵达交易所，才轮到你成交。
如果你是第二个呢？对不起，那要看前面的成交情况。
人家买1挂在500，是3手，有人挂500的卖出，先于你的请求指令一毫秒抵达交易所。
那就他先成交。
他卖了2手，那你就还能在500这个价格卖1手，他要是卖了3手，你就卖不了500这个价格。
如果他挂了1000手在500这个价位卖出，那对不起，你得等他卖完了，才轮到你，或者，你愿意挂更低的价格，比如499。
看到了么？很多人所谓的他在做量化，做回测，其实是在用民科的方式做回测。
如果让你采用真实数据，完整数据，那个工作量大到吓死你，你会发现，你过去的那些方法，其实只是在自欺欺人。
你在假数据里面做假事，还想要个真结果。
所以我昨天在第三个话题里，我就说，你想想看，普通的码农，其实很多人依然保持着线性归因，为啥？
因为工作量还是不够大嘛。
变量太少了，你找得到因果，于是你总是想要凑结果。
真当量大到你不可能这么做事情的时候，你才会理解，系统性思维的意义。
所谓我把真实糊你脸上了，你没法凑数据了，你也没法用假数据过家家了。
于是你就想通了，要么我承认我做不到，要么，我只能用系统性的视角，来重新审视整件事。
这个过程，像极了一个小学生，他最初不会乘法，每每遇到乘法，他都是用加法去凑。
直到某一天，数据太大太复杂，他没法凑了，他就被逼着，学会了乘法。
恭喜，他进阶了。
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