幻方1号通过盘口撤单频率和成交速度，提前发现买方力量正在减弱。
从风险出现到执行卖单，整个过程只用了0.27秒！！！
这就是ai量化最可怕的地方。
它不需要每次都预测数月后的行情，只要能在关键时刻领先市场一秒，就足以把很多人的钱装进自己口袋。
收盘后，控制室里的气氛终于放松下来。
幻方1号成立两个交易日，净值已经从1.000上涨至1.056附近。
300亿元本金，累计盈利接近17亿元人民币。
其中绝大多数收益来自第一个交易日，但第二天的意义同样重要。
首日做空可以解释成模型运气好，连续两天赚钱就没那么容易解释了。
更关键的是，幻方1号在两天内采用了截然不同的策略！
这意味着模型没有死守一套固定规则。
“老板，外面的舆论越来越凶了。”
季铭拿着一份报告走进控制室。
报告的第一页，是几家香江媒体刚刚发布的新闻标题。
《ai量化操纵企鹅控股，散户成最大受害者》
《428亿港币成交背后，谁给了幻方特殊交易权限？》
《恒指两日暴涨暴跌，人工智能正在摧毁市场公平》
几篇报道的内容大同小异。
它们将企鹅控股空头爆仓造成的损失全部算在幻方1号头上。
有媒体甚至声称，幻方1号利用资金优势制造股价波动，再通过高频交易反复收割散户。
这套说法很容易传播。
散户亏了钱，总要寻找原因，而承认自己判断错误是一件很困难的事情。
把责任推给ai量化，显然容易得多。
控制室内的交易员脸色不太好看。
他们亲眼看过幻方1号的交易记录，模型确实参与了行情，但恒生指数的波动并非由它单独制造。
5月15日，市场早就存在大量提前抢跑的资金。
幻方1号没有买入股票，抛盘也会出现。
5月16日的情况也差不多。
大量投资者跟随媒体报告买入看跌衍生品，发行商为了对冲风险，只能卖出恒生指数期货。
等到幻方1号反向买入权重股，市场上涨迫使发行商回补期货空单，这才引发了空头踩踏。
整个过程里，幻方1号只是抓住了市场结构中的漏洞，它没有逼任何人做空，更没有笃定企鹅控股一定会下跌。
“要不要发布公告澄清？”
季铭问道。
陈平摇了摇头。
“澄清什么？”
“总不能任由他们把所有责任扣在幻方头上。”
“我们就算把每一笔订单公开，他们还是会骂。”
陈平对此看得很清楚。
量化交易遭人厌恶的根本原因，不是信息不透明，而是它能赚钱！
重要的事情说三遍：
量化能挣钱！量化能挣钱！量化能挣钱！
只要幻方1号继续盈利，市场上的争议就不可能消失。
反过来说，如果幻方1号连续亏损，根本不会有人关心它有没有操纵市场，大家只会把它当成一个笑话。
“交易市场从来不是慈善机构。”
陈平看着屏幕上的净值曲线。
“散户可以使用计算机，机构自然也可以使用人工智能。”
“以前信息通过报纸传播，一条消息可能需要一天才能反映到股价上。”
“现在新闻发布几秒钟，市场就会完成定价。”
“技术不会因为有人亏钱就停下来。”
“可是这种争议可能影响监管部门的态度。”季铭提醒道。
“所以我们要遵守交易规则。”
陈平说道，“幻方每一笔订单都必须留下完整记录，模型的决策依据也要保留。”
“至于外面的非议，不用太在意。”
“只要幻方1号继续赚钱，这种非议就不会停止。”
交易员们若有所思。
一名年纪不大的交易员犹豫片刻，最终还是举起手。
“陈总，我有一个问题。”
“说。”
“现在的幻方1号已经这么强了，未来参数更大的模型能达到什么程度？”
所有人的目光都落到陈平身上。
这个问题，也是控制室里很多人想知道的事情。
幻方量化1.0只有500亿参数。
女娲1.0的参数规模已经达到1700亿。
正在筹备的女娲2.0更是要突破万亿参数。
如果将来幻方量化也扩展到万亿参数，它会不会彻底取代人类交易员？
陈平没有立刻回答。
他对人工智能的了解并不算深入，至少跟梁文峰、季铭和哈萨比斯相比，他只能算半个外行。
不过，作为一名顶级交易者，他知道ai量化应该朝什么方向发展。
“长远的事情，我没办法预测。”
“就目前的技术路线来看，参数不是唯一标准。”
“模型再大，如果训练方法不对，也只是浪费算力。”
陈平想了想。
“只要它能蒸馏顶级交易大师的思维，就足以赚到常人无法想象的财富。”
“蒸馏？”
年轻交易员愣了一下。
在场大部分人都听说过大模型，却没接触过模型蒸馏。
这个词听起来更像化学实验。
“陈总说的蒸馏，不是把什么东西放进蒸馏器。”
梁文峰开口解释。
“在人工智能领域，蒸馏是一种模型训练方法。”
“大模型可以看成老师，小模型则是学生。”
“老师先学习复杂知识，再把自己的判断方式传给学生。”
“学生不需要完全复制老师的全部参数，只需要学习老师输出结果时表现出来的规律。”
有人问道：“这和普通训练有什么区别？”
“普通训练通常依赖原始数据。”
梁文峰调出幻方量化的训练结构。
“比如，我们告诉模型，某只股票在过去一年出现过哪些价格变化，让它自己寻找规律。”
“蒸馏则不一样。”
“假设陈总正在分析这只股票，我们可以记录他的判断过程。”
“模型不仅会看到最后的买卖结果，还能学习陈总为什么做出这个决定。”
大屏幕上出现一组简单的交易案例。
某只股票突然放量上涨，普通模型可能根据价格和成交量判断趋势。
顶级交易员却会关注更多内容，他可能发现大额买单来自同一家券商席位。
同时，他还会判断这笔资金究竟是机构建仓，还是游资制造短期行情。
如果公司即将发布财报，交易员还会调整自己的风险敞口。
这些经验很难写成固定公式，顶级交易员自己都未必能准确说清楚。
模型蒸馏的目标，就是把这种难以描述的经验提取出来。
“简单来说，我们让一个更强大的模型模仿顶级交易员。”
“等它学会之后，再将这些能力压缩到一个更小、运行速度更快的模型里。”
“它不一定能百分之百还原人类的思考过程，但只要学到其中一部分，就可能提升交易效果。
梁文峰说完，控制室里陷入短暂的寂静中。
几名交易员彼此对视，他们终于意识到，这项技术意味着什么！
过去，一名顶级基金经理退休，他积累几十年的经验很可能随之消失。
公司可以要求他培养接班人，可是人与人之间的能力差距太大。
同样的知识，换一个人未必能取得相同结果。
ai却可能改变这种情况。
如果模型能学习顶级交易者的决策方式，那么一个人的经验就可以被复制！
更夸张的是，这种经验或许能够同时运行在不同市场。