От ликвидации до годового дохода свыше 100 миллионов: как Цай Цзямин использует количественную торговлю для преодоления бычьего и медвежьего рынков

12岁时，蔡嘉民只有20港币的午饭钱。他在学校附近的小卖部吃12块的便当，每天剩余8块钱，梦想着有朝一日能像其他同学那样自由消费。这份渴望驱使他从研究香港六合彩开始，尝试用5块钱博取800万港币的大奖，最终以失败告终。但这个穷学生并未放弃，他转向股票交易，经历了16岁和19岁的两次账户清零后，最终找到了属于自己的盈利之道——量化交易。如今，蔡嘉民管理着规模达1.6亿的量化基金，在牛市和熊市中都能稳定获利。他的故事，正是数据驱动如何战胜人性弱点的完美注解。

两次归零后的顿悟：为什么说量化交易浪费时间却不浪费金钱

16岁那年，蔡嘉民用借来的账户进行了人生中第一次高杠杆操作。他将4万港币的本金投入到牛熊证和涡轮中，试图通过10倍、20倍的杠杆实现快速致富。结果在一瞬间，账户从4万跌到只剩两三百块。那天晚上，年轻的他甚至以为账户被盗，完全不知道如何面对这场灾难。

与一位朋友在公园的谈话改变了他的思路。朋友的一句话——“你没有小孩要养，没有家庭要照顾，所以账户里三四万或三四百块，对你来说没什么区别”——让他豁然开朗。蔡嘉民意识到，年轻正是用杠杆试错的最佳时机。

19岁时，他卷土重来。通过补习积累了15万港币，却在交易期权和期货时再次一夜归零。这一次的打击更沉重，但也更有启发。蔡嘉民开始冷静地反思：为什么我看了那么多新闻、研究了那么多图表、分析了那么多技术指标，依然无法稳定盈利？

答案来自一个看似简单的领悟——他从未用历史数据验证过自己的方法是否真的有效。所有的交易决策都基于别人的建议、KOL的推荐或自己的直觉，而非数据支撑。正是这个认知的转变，引领蔡嘉民走向了量化交易的世界。

量化交易的核心逻辑很清晰：用历史数据回测策略，验证其有效性后再投入真金白银。这意味着浪费的可能是时间成本（回测周期），但绝不会浪费金钱。与手动交易不同，量化交易将感性的投资决策转化为理性的数据演算，从根本上消除了情绪波动的影响。

CTA策略与风险管理：如何在熊市实现240%收益

2020年5月，比特币迎来了第三次减半。蔡嘉民观察到加密市场的成交量和规模在逐步扩大，决定将自己在传统金融领域积累的量化策略挪用到比特币交易中。他从2021年5月开始在加密市场投入策略，到2023年1月，账户从几百万港币增长至1亿港币——一年半内实现了约20倍的收益。

这份成绩的秘密在于蔡嘉民采用的CTA（趋势交易）策略。与高频交易、套利交易不同，CTA策略的核心在于判断市场方向，通过小时级别的价格信号确定做多或做空的时机。当蔡嘉民认为市场将上升时，他建立多头头寸；当判断下跌时，则切换到空头。这种纯方向性交易相比传统持币策略的优势在于——在任何市场环境下都能获利。

以2022年熊市为例。大多数交易者在空头市场中选择观望或止损，但蔡嘉民通过空头策略实现了240%的年度收益。这正是量化交易相比持币的核心竞争力：持有比特币在牛市才能赚钱，但量化交易通过做空等对冲手段，在熊市中同样能斩获利润。

然而，CTA策略并非零风险。蔡嘉民坦诚，这种策略的回撤可能高达20%-30%，甚至更大。相比之下，高频交易的回撤通常不超过1个百分点，套利交易的回撤一般在3%-5%之间。这意味着蔡嘉民需要面对更大的心理考验——当投资人看到账户下跌20-30个百分点时，很容易产生恐慌。

应对这一挑战的方法是期望管理和数据支撑。蔡嘉民会详细向投资人解释CTA策略的特性，展示历史数据中"先亏后赚"的完整周期。当投资人看到一个"亏30个百分点后重新创新高、赚100个百分点"的完整案例时，他们对波动的理解就会发生转变。

衡量策略是否有效的指标主要有两类：一是夏普比率（风险调整后的收益率），二是卡玛比率（年收益除以最大回撤）。蔡嘉民特别强调不要让任何单一因子的权重过大。曾经有一个因子表现极其出色，他将其权重提升到组合的一半以上。结果当这个因子失效时，整个组合因此遭受巨大波动。这个教训使他采取了因子权重均衡策略——让每个因子保持相近的权重，这样即使某个因子失效，也不会对整体造成致命打击。

从传统金融到加密市场：蔡嘉民的策略迁移与创新

蔡嘉民的量化之路并非从加密市场开始。在大学自学编程期间，他参加了多个量化交易比赛并获奖。这些成绩帮助他顺利进入一家自营交易公司，后来又转入一家知名对冲基金，在传统金融领域工作了约五年。

传统金融的经历给了他两大核心收获：其一是更细致地看待数据。在对冲基金中，团队会同时管理股票、商品期货、外汇等多种资产。蔡嘉民在这个环境中学会了从多个角度、多个维度审视数据，而不是盲目相信单一信息源。其二是客户期望管理。这是他在家里自己交易永远学不到的。当一个基金的年收益率可以达到50%，但客户一开始被告知预期是20%-30%时，最终30%-40%的实际收益就会让客户感到惊喜，从而愿意继续投资甚至追加本金。这看似是种"打折扣"的策略，却在长期关系中产生了巨大价值。

从传统市场迁移到加密市场的过程中，蔡嘉民发现了一个重要现象：大多数策略在不同资产类别间是可以通用的。简单的趋势交易策略（如20日均线突破）在比特币、美股、商品期货上都能应用。但他也观察到了两个市场的关键差异——传统市场有开盘收盘的概念，会产生隔夜跳空；而加密市场24小时交易，不存在这类现象。

更重要的是，加密市场拥有传统市场没有的独特数据维度。链上数据（钱包流向、交易所流入流出、鲸鱼动向）、社区情绪数据、链上情绪指数等，这些都是传统金融中不存在的信息源。蔡嘉民利用这些差异，开发了只有在加密市场才能应用的专属策略。

AI时代的量化困局与机遇：保持差异化竞争的核心密码

当ChatGPT和其他AI工具横空出世时，蔡嘉民最初的反应是拥抱。他发现AI在两个方面带来了巨大帮助：其一是信号生成。蔡嘉民团队用机器学习的时序模型训练不同因子和数据，让AI自动产生做多或做空的信号。在实盘中，这些AI驱动的策略依然能实现盈利。其二是编程效率。原本需要10小时完成的代码编写工作，现在用DeepSeek只需5-10分钟。

但蔡嘉民同时指出了AI带来的隐忧：竞争对手也在用同样的工具。如果所有量化团队都采用相同的机器学习模型、相同的AI工具，那么竞争优势就会不断缩小。他回顾了AI应用的发展轨迹——2021-2022年，机器学习效果并不显著；到了2023年随着AI浪潮兴起，AI策略开始生成有效信号；2024-2025年，效果持续改善。这背后的原因是**“自我实现效应”**——越来越多人使用AI工具，市场本身对这类工具的反应就越来越明显，从而使工具的有效性不断提升。

那么，在AI时代如何保持竞争优势？蔡嘉民的答案是：看别人没有看的数据，做别人不做的事情。许多团队依然专注于图表、价格等传统数据，他就转向链上数据和情绪分析。许多团队采用通用的机器学习模型，他就寻求定制化的算法优化。这正是量化交易在未来五到十年的核心竞争力所在——不是更强的工具，而是更独特的数据视角。

年轻交易员的成长之路：用时间换取金钱与经验

回顾自己的成长历程，蔡嘉民提出了对年轻交易员的核心建议：用时间换金钱。年轻的最大优势就是有大量的时间和容错空间。他在大学时期自学编程、参加比赛、进入公司做模拟交易，用三到六个月时间证明自己的策略能否持续盈利——这个投入成本相比中年人要低得多。

爆仓的经历也改变了蔡嘉民的心态。在多次亏损后，他逐渐建立了一种**"无我"的交易心态**——账户盈利时不会欣喜若狂，亏损时也不会心烦意乱。这种情感的平稳，正是理性决策的基石。他说："赚钱的交易员，都爱交易本身，而不是爱金钱。"这也是为什么他后来从纯粹的自营转向教育和分享，因为对交易本质的热爱已经超越了对收益的执着。

当被问及有没有天生的交易天才时，蔡嘉民给出了一个明确的答案：没有天生的交易天才，只有后天的学习死磕。保持理性、不被情绪裹挟；及时纠正认知偏误、不钻牛角尖；永远保持谦卑、持续学习——这三点才是穿越牛熊周期、建立独立交易体系的底层密码。

从12岁的穷学生到管理亿级基金的量化交易冠军，蔡嘉民用自己的经历证明了一个道理：在市场波动中找到胜利方式的关键，既不是运气，也不是天才，而是对数据的尊重、对风险的敬畏，以及对学习的执着。这正是量化交易超越传统交易的真正理由。