從爆倉到年入過億：蔡嘉民如何用量化交易穿越牛熊

12歲時，蔡嘉民只有20港幣的午飯錢。他在學校附近的小賣部吃12塊的便當，每天剩餘8塊錢，夢想著有朝一日能像其他同學那樣自由消費。這份渴望驅使他從研究香港六合彩開始，嘗試用5塊錢博取800萬港幣的大獎，最終以失敗告終。但這個窮學生並未放棄，他轉向股票交易，經歷了16歲和19歲的兩次帳戶清零後，最終找到了屬於自己的盈利之道——量化交易。如今，蔡嘉民管理著規模達1.6億的量化基金，在牛市和熊市中都能穩定獲利。他的故事，正是數據驅動如何戰勝人性弱點的完美註解。

兩次歸零後的頓悟：為何說量化交易浪費時間卻不浪費金錢

16歲那年，蔡嘉民用借來的帳戶進行了人生中第一次高槓桿操作。他將4萬港幣的本金投入到牛熊證和渦輪中，試圖通過10倍、20倍的槓桿實現快速致富。結果在一瞬間，帳戶從4萬跌到只剩兩三百塊。那天晚上，年輕的他甚至以為帳戶被盜，完全不知道如何面對這場災難。

與一位朋友在公園的談話改變了他的思路。朋友的一句話——“你沒有小孩要養，沒有家庭要照顧，所以帳戶裡三四萬或三四百塊，對你來說沒什麼差別”——讓他豁然開朗。蔡嘉民意識到，年輕正是用槓桿試錯的最佳時機。

19歲時，他捲土重來。通過補習積累了15萬港幣，卻在交易期權和期貨時再次一夜歸零。這一次的打擊更沉重，但也更有啟發。蔡嘉民開始冷靜地反思：為什麼我看了那麼多新聞、研究了那麼多圖表、分析了那麼多技術指標，依然無法穩定盈利？

答案來自一個看似簡單的領悟——他從未用歷史數據驗證過自己的方法是否真的有效。所有的交易決策都基於別人的建議、KOL的推薦或自己的直覺，而非數據支撐。正是這個認知的轉變，引領蔡嘉民走向了量化交易的世界。

量化交易的核心邏輯很清晰：用歷史數據回測策略，驗證其有效性後再投入真金白銀。這意味著浪費的可能是時間成本（回測週期），但絕不會浪費金錢。與手動交易不同，量化交易將感性的投資決策轉化為理性的數據演算，從根本上消除了情緒波動的影響。

CTA策略與風險管理：如何在熊市實現240%收益

2020年5月，比特幣迎來了第三次減半。蔡嘉民觀察到加密市場的成交量和規模在逐步擴大，決定將自己在傳統金融領域積累的量化策略挪用到比特幣交易中。他從2021年5月開始在加密市場投入策略，到2023年1月，帳戶從幾百萬港幣增長至1億港幣——一年半內實現了約20倍的收益。

這份成績的秘密在於蔡嘉民採用的CTA（趨勢交易）策略。與高頻交易、套利交易不同，CTA策略的核心在於判斷市場方向，通過小時級別的價格信號確定做多或做空的時機。當蔡嘉民認為市場將上升時，他建立多頭頭寸；當判斷下跌時，則切換到空頭。這種純方向性交易相比傳統持幣策略的優勢在於——在任何市場環境下都能獲利。

以2022年熊市為例。大多數交易者在空頭市場中選擇觀望或止損，但蔡嘉民通過空頭策略實現了240%的年度收益。這正是量化交易相比持幣的核心競爭力：持有比特幣在牛市才能賺錢，但量化交易通過做空等對沖手段，在熊市中同樣能斬獲利潤。

然而，CTA策略並非零風險。蔡嘉民坦承，這種策略的回撤可能高達20%-30%，甚至更大。相比之下，高頻交易的回撤通常不超過1個百分點，套利交易的回撤一般在3%-5%之間。這意味著蔡嘉民需要面對更大的心理考驗——當投資人看到帳戶下跌20-30個百分點時，很容易產生恐慌。

應對這一挑戰的方法是預期管理和數據支撐。蔡嘉民會詳細向投資人解釋CTA策略的特性，展示歷史數據中"先虧後賺"的完整週期。當投資人看到一個"虧30個百分點後重新創新高、賺100個百分點"的完整案例時，他們對波動的理解就會發生轉變。

衡量策略是否有效的指標主要有兩類：一是夏普比率（風險調整後的收益率），二是卡瑪比率（年收益除以最大回撤）。蔡嘉民特別強調不要讓任何單一因子的權重過大。曾經有一個因子表現極其出色，他將其權重提升到組合的一半以上。結果當這個因子失效時，整個組合因此遭受巨大波動。這個教訓使他採取了因子權重均衡策略——讓每個因子保持相近的權重，這樣即使某個因子失效，也不會對整體造成致命打擊。

從傳統金融到加密市場：蔡嘉民的策略遷移與創新

蔡嘉民的量化之路並非從加密市場開始。在大學自學程式設計期間，他參加了多個量化交易比賽並獲獎。這些成績幫助他順利進入一家自營交易公司，後來又轉入一家知名對沖基金，在傳統金融領域工作了約五年。

傳統金融的經歷給了他兩大核心收穫：其一是更細緻地看待數據。在對沖基金中，團隊會同時管理股票、商品期貨、外匯等多種資產。蔡嘉民在這個環境中學會了從多個角度、多個維度審視數據，而不是盲目相信單一資訊源。其二是客戶預期管理。這是他在家裡自己交易永遠學不到的。當一個基金的年收益率可以達到50%，但客戶一開始被告知預期是20%-30%時，最終30%-40%的實際收益就會讓客戶感到驚喜，從而願意繼續投資甚至追加本金。這看似是種"打折扣"的策略，卻在長期關係中產生了巨大價值。

從傳統市場遷移到加密市場的過程中，蔡嘉民發現了一個重要現象：大多數策略在不同資產類別間是可以通用的。簡單的趨勢交易策略（如20日均線突破）在比特幣、美股、商品期貨上都能應用。但他也觀察到了兩個市場的關鍵差異——傳統市場有開盤收盤的概念，會產生隔夜跳空；而加密市場24小時交易，不存在這類現象。

更重要的是，加密市場擁有傳統市場沒有的獨特數據維度。鏈上數據（錢包流向、交易所流入流出、鯨魚動向）、社群情緒數據、鏈上情緒指數等，這些都是傳統金融中不存在的信息源。蔡嘉民利用這些差異，開發了只有在加密市場才能應用的專屬策略。

AI時代的量化困局與機遇：保持差異化競爭的核心密碼

當ChatGPT和其他AI工具橫空出世時，蔡嘉民最初的反應是擁抱。他發現AI在兩個方面帶來了巨大幫助：其一是信號生成。蔡嘉民團隊用機器學習的時序模型訓練不同因子和數據，讓AI自動產生做多或做空的信號。在實盤中，這些AI驅動的策略依然能實現盈利。其二是編程效率。原本需要10小時完成的程式碼撰寫工作，現在用DeepSeek只需5-10分鐘。

但蔡嘉民同時指出了AI帶來的隱憂：競爭對手也在用同樣的工具。如果所有量化團隊都採用相同的機器學習模型、相同的AI工具，那麼競爭優勢就會不斷縮小。他回顧了AI應用的發展軌跡——2021-2022年，機器學習效果並不顯著；到了2023年隨著AI浪潮興起，AI策略開始產生有效信號；2024-2025年，效果持續改善。這背後的原因是**“自我實現效應”**——越來越多人使用AI工具，市場本身對這類工具的反應就越來越明顯，從而使工具的有效性不斷提升。

那麼，在AI時代如何保持競爭優勢？蔡嘉民的答案是：看別人沒有看的數據，做別人不做的事情。許多團隊依然專注於圖表、價格等傳統數據，他就轉向鏈上數據和情緒分析。許多團隊採用通用的機器學習模型，他就尋求定制化的算法優化。這正是量化交易在未來五到十年的核心競爭力所在——不是更強的工具，而是更獨特的數據視角。

年輕交易員的成長之路：用時間換取金錢與經驗

回顧自己的成長歷程，蔡嘉民提出了對年輕交易員的核心建議：用時間換金錢。年輕的最大優勢就是有大量的時間和容錯空間。他在大學時期自學程式設計、參加比賽、進入公司做模擬交易，用三到六個月時間證明自己的策略能否持續盈利——這個投入成本相比中年人要低得多。

爆倉的經歷也改變了蔡嘉民的心態。在多次虧損後，他逐漸建立了一種**"無我"的交易心態**——帳戶盈利時不會欣喜若狂，虧損時也不會心煩意亂。這種情感的平穩，正是理性決策的基石。他說："賺錢的交易員，都愛交易本身，而不是愛金錢。"這也是為什麼他後來從純粹的自營轉向教育和分享，因為對交易本質的熱愛已經超越了對收益的執著。

當被問及有沒有天生的交易天才時，蔡嘉民給出了一個明確的答案：沒有天生的交易天才，只有後天的學習死磕。保持理性、不被情緒裹挾；及時糾正認知偏誤、不鑽牛角尖；永遠保持謙卑、持續學習——這三點才是穿越牛熊週期、建立獨立交易體系的底層密碼。

從12歲的窮學生到管理億級基金的量化交易冠軍，蔡嘉民用自己的經歷證明了一個道理：在市場波動中找到勝利方式的關鍵，既不是運氣，也不是天才，而是對數據的尊重、對風險的敬畏，以及對學習的執著。這正是量化交易超越傳統交易的真正理由。