10年前押中英伟达：这位复旦学霸如何用AI Agent重新定义投资

二喵 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

“投资可以很简单很有趣。”

这是一个9岁开始炒股、10年前押中英伟达的投资老手——赖蕴琦Vakee，想传递给所有人的理念。

从复旦到帝国理工，从伦敦AI量化投资到百度凤巢、再到VC投资，Vakee换过很多身份，却始终没放下手里的爱好。

兜兜转转后，她决定要做一款让普通人也能轻松上手投资的产品，于是创立了RockFlow、开发了AI助手Bobby。

在她看来，投资的复杂性很大程度上是人为制造的壁垒，真正的投资应该回归本质：

把脑海中的灵感高效转化为交易机会。

于是Vakee后来在做的一系列事情，看起来都像是在“拆墙”——拆掉专业投资者和普通人之间的认知墙、信息墙、工具墙。

如果你想知道AI Agent投资的门道、能力和局限在哪里，如何用AI把灵感秒变交易机会，以及专业的金融科技从业者如何看待“AI正在重塑投资”这件事……

或许能从量子位AI沙龙这场长对话中，一定程度上得到答案。

（注：本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。市场有风险，投资需谨慎。）

从复旦到帝国理工，10年前押中英伟达

量子位：听说你现在不太为钱发愁了，是这样吗？

Vakee：够用，哈哈。

量子位：你是完全通过炒股实现的？

Vakee：对。

量子位：能大概介绍一下你的履历和成长轨迹吗？

Vakee：我本科在复旦，研究生在帝国理工。后来在伦敦做AI量化相关的工作，之后回国加入了百度凤巢搜索广告系统，所以我很早就是AI的使用方。

后来转去了百度投资部，开始负责科技领域的投资，也边学边投了很多科技项目，包括网络安全、营销科技、AI Infra等，当时没有专门瞄准AI去投资，主要还是围绕百度业务展开。

2015年我开始投AI，所以我2015年就买了英伟达的股票。

后来我去到了VC，聚焦于投AI的早期项目。2019年底我从VC离开，2020年彻底回到了二级市场。

量子位：你是怎么想到要做AI金融创业的？

Vakee：我主业不管做什么，反正副业一直在二级市场交易。

2012年前我做过很多期货衍生品的量化，后来主要做美股。我会用多种交易风格，基本面的，也有量化的。但有一点没变：我只会在认知范围内投资。

在百度时，因为当时的凤巢就相当于这个领域的“黄埔军校”，所以我对互联网公司的业务逻辑非常熟悉——八九成商业模式都是依靠广告变现。

对我来说，投资就是先对基本面有好的判断，再通过交易策略放大赔率。投资就是胜率和赔率的结合。

当胜率不可控时，就要保证赔率算得过来，这是概率问题。赔率是可算的，胜率不可算。

胜率是感觉，比如我认为自己对互联网行业有更深的认知，但本质上只是我个人的感觉。

因此在每次投资交易里，我都会把可控的东西做到位，比如风险控制、风险管理、止盈止损等。这些是可控的，也是每个人都能学习的。

我常讲，投资中最重要的首先是风险管理，只有留在牌桌上，才能考虑接下来要赚多少钱。

因此我的建议是，先把自己生活和工作中认知范围内的事情变成交易机会。如果连你熟悉的领域都难以转化成投资，其他领域会更难。

我的主业工作很忙，不可能额外花很多时间。直到2020年我才算正式回归投资，当时做了一个AI的量化，是做期货期权的对冲，同时美股自己在交易。就这样做了一年多，到2021年春节后，我还是想做一个to C的创业。

我当时主要从四个维度来考虑：

第一，要做大的事情。

创业就像投资一样，两者胜率都不可控。我们要搞一个赔率很高的事情，既然都很难那就搞个大的，金融一定是非常大的行业，远大于互联网。

第二，要做AI的生意。

我之前要么做AI要么投AI，所以一定要做一家AI公司。AI最好的落地场景直到今天我都认为是广告、金融和游戏这三个行业，因为它们是纯数据业务。

游戏偏内容，广告除非你能做成百度搜索或今日头条那样的平台，否则很难独立起步。金融反而是我可以进入的领域，尤其是交易。

交易平台其实就和电商类似，实物资产交易只占很小一部分，金融资产的交易才是巨大的。所以金融交易是最极致的平台型商业模式——因为所有行为都是线上的，卖的是合约，交易兑换的是钱，这些都是数字。

在这种场景下，AI或信息技术的创新能被高效地展现在业务里，所以是很好的落地场景。

第三，要对这件事有热情，我得喜欢。我从小就开始投资，对投资有热情。

第四，这件事我们要能够做得出来。

“投资可以很简单很有趣”

量子位：你本可以像巴菲特一样自