DeepSeek的发家史：从8万本金炒股到AI黑马，量化交易的硬核秘密

原创已于 2025-11-06 21:51:54 修改 · 1.5k 阅读

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于 2025-10-25 23:59:42 首次发布

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1. 草根天才：从广东小村到浙大，量化梦的起点

2. 幻方量化的黄金时代：从10亿到千亿，AI炒股的“黑暗森林”法则

3. 算力狂飙：萤火平台，量化背后的“核反应堆”

4. 业绩寒冬与华丽转身：为什么量化基金生DeepSeek？

5. DeepSeek的爆款时刻：低成本黑马，硅谷的“斯普特尼克”

6. 血泪教训与启示：量化到AI，共通的“工程师之道”

尾声：从股市到星辰，DeepSeek的下一个5亿？

class 卑微码农:
    def __init__(self):
        self.技能 = ['能读懂十年前祖传代码', '擅长用Ctrl+C/V搭建世界', '信奉"能跑就别动"的玄学']
        self.发量 = 100  # 初始发量
        self.咖啡因耐受度 = '极限'
        
    def 修Bug(self, bug):
        try:
            # 试图用玄学解决问题
            if bug.严重程度 == '离谱':
                print("这一定是环境问题！")
            else:
                print("让我看看是谁又没写注释...哦，是我自己。")
        except Exception as e:
            # 如果try块都救不了，那就...
            print("重启一下试试？")
            self.发量 -= 1  # 每解决一个bug，头发-1
 
 
# 实例化一个我
我 = 卑微码农()

说起DeepSeek，你可能第一反应是那个开源大模型，能写代码、聊天还省钱。但你知道吗？这玩意儿不是天上掉下来的，而是从股市里杀出来的“硬汉”。它的老大梁文锋，用8万块本金起步，靠量化交易在A股赚了5亿，然后转头砸钱搞AI，愣是把中国AI推到全球聚光灯下。今天咱们不聊玄乎的模型参数，就扒扒DeepSeek的发家史，焦点搁在量化交易上——这不光是赚钱的把戏，更是通往AI的“数据高速公路”。走起，带你从草根到黑马，一路看热闹，顺便学点干货。

1. 草根天才：从广东小村到浙大，量化梦的起点

梁文锋，1985年生在广东湛江一个叫米历岭的小村子。那时候村里没啥高科技，他初中就自学高中数学和大学微积分，2002年高考吴川一中状元，直奔浙江大学电子信息工程专业。2006年本科毕业，2010年拿下计算机硕士。听起来像励志剧本？但真正点燃他量化火种的，是2008年那场全球次贷危机。

当时梁文锋还在读研，股市崩盘，散户哭天抢地，他却瞅准机会，和几个同学组队搞“全自动量化交易”。啥意思？简单说，就是用机器学习算法，让电脑盯着海量数据（股价、成交量、宏观经济啥的），自动找规律、买卖股票，不带一丝人脑的情绪。起步资金？就8万块——够买几台二手电脑的。他们从历史数据里挖模式，比如“某股连续3天涨，第4天回调概率70%”，然后写成代码，让电脑像“智能钓鱼机器人”一样，按规则下单。

第一桶金来得快。2008年，他们的模型在乱市里稳住阵脚，赚了人生第一笔像样的钱。更牛的是，从那年起，梁文锋就开始囤数据：市场行情、金融新闻、宏观指标，几年下来攒了超10PB（拍字节，相当于10百万GB）。这堆“数据金矿”后来成了幻方量化的命根子，也为DeepSeek铺路。梁文锋常说，受詹姆斯·西蒙斯（量化之父，文艺复兴科技基金年化39%）影响大，那本《征服市场的人》他看了好几遍。西蒙斯的话他爱挂嘴边：“一定有办法对价格建模。” 这话听着玄，但核心就是：市场不是赌场，是数学题。

小结：量化不是赌运气，是数据+算法的工程活。梁文锋的启蒙告诉我们，危机里藏机会，但得有真本事——数学、编程、统计，三板斧缺一不可。

2. 幻方量化的黄金时代：从10亿到千亿，AI炒股的“黑暗森林”法则

2015年，梁文锋和大学哥们徐进正式下海，创办杭州幻方科技有限公司（后更名浙江九章资产），设立宁波幻方量化基金。他俩一人85%股份，一人76%，起步管理规模10亿。为什么叫“幻方”？因为他们信“工程师的信仰必须纯粹——策略代码是唯一的真理来源”。这帮理工男，把量化交易当工程项目来搞。

量化交易的核心三板斧，你们得记牢：

找规律（数据挖掘）：海量历史数据进机器学习模型，挖统计模式。早期用线性回归啥的简单货，2016年后升级深度神经网络（DNN）。比如，模型能从股价波动里嗅出“风格切换”（牛市转熊市），提前调仓。
自动化执行（高频交易）：策略写成代码，实时监控市场。2015年中国股指期货上线后，他们玩得转：用GPU加速计算，每秒处理亿万笔数据，抢毫秒级机会。想象下，电脑像狙击手，市场信号一闪，就下单——这叫“速度差”。
反复验证（回测与风险控）：新策略先在历史数据上“蒙特卡洛模拟”（随机跑千次，看胜率），再小仓位实盘。梁文锋的团队内部流传：信号得经得起“黑暗森林”考验——市场是丛林，大家都藏着策略，你漏点风就死。

结果呢？2016年管理10亿，2019年破千亿，成为中国首家募资超1000亿的量化私募。2016-2020年，年化超30%，远甩大盘。2016年10月，他们上线的首个深度学习策略，用GPU算仓位，收益翻倍。2017年底，全基金AI化：不光预测股价，还优化组合（用蒙特卡洛模拟避黑天鹅）。

但这时代不是白给的。幻方抓住了中国股市的“散户红利”——小散情绪化交易多，模型好赚信息差。数据链路全覆盖：采集-清洗-存储-建模，一条龙。团队从码农到金融博士，招聘门槛高，年薪30-200万。

深度点：量化策略分多层。底层是Alpha信号（超额收益源），如动量因子（追涨杀跌）。幻方用AI融合：传统机器学习+深度学习，处理非结构数据（新闻情绪）。但别以为简单，模型过拟合（历史牛，未来崩）是常态，得用正则化（L1/L2）防着。

3. 算力狂飙：萤火平台，量化背后的“核反应堆”

量化不是光脑子，硬件得跟上。梁文锋早看清这点：2012年AlexNet证明GPU革命，2020年GPT-3喊“算力为王”。幻方砸钱建“萤火”平台：

萤火一号（2020）：1100张高端GPU，算力18.4PFLOPS（每秒1.84亿亿次浮点运算），相当于4万台PC。成本2亿，专训深度模型。
萤火二号（2021）：1万张NVIDIA A100，算力325PFLOPS（TF32精度），是前代18倍，砸10亿。员工随便调用，不设限——梁文锋信“数据+模型+算力=魔法”。

这平台不光炒股，还练兵：高频交易模拟AI训练，数据流从PB级起步。结果，幻方策略从CPU时代跳到AI全家桶，2019年AI Lab成立，招芯片工程师、深度学习大牛。

小结：算力是量化的“肌肉”。梁文锋的布局，像提前埋雷：2022年美国禁高端GPU时，幻方已有库存，转型AI无缝。

4. 业绩寒冬与华丽转身：为什么量化基金生DeepSeek？

黄金时代后，麻烦来了。2021年中国监管打击投机，股市风格变（从成长到价值），加上规模太大（2022缩到500亿），模型跟不上。2022年最大回撤23.48%，超额收益归零；2022-2023年收益率仅0.38%和4.46%。量化圈“僧多粥少”：基金占比从5%飙到15%，市场有效性Up，博弈变“零和游戏”。

梁文锋没慌。他早2018年就定调AI主航道，2023年4月宣布新研究组，7月成立杭州深度求索（DeepSeek），他持股84%。为什么转？量化经验太宝贵：数据基础设施（10PB+）、全链路工程（采集到推理）、人才池（浙大清华博士）。量化是“微型AGI”——模型预测市场，像AI预测文本。

资金呢？全靠量化盈利：5亿起步，千亿规模，够DeepSeek囤1-5万GPU。团队本土化：不靠海归，全内培，强调“硬派创新”。

深度点：转型痛点是“隐藏策略”。量化藏逻辑防抄袭，AI开源反其道——DeepSeek V2/V3全开源，逼对手价格战。但根子一样：两者都靠强化学习（RL）迭代模型，量化用RL优化仓位，DeepSeek-R1用RL后训，提升推理（数学/代码任务媲美GPT-4）。

5. DeepSeek的爆款时刻：低成本黑马，硅谷的“斯普特尼克”

2023年底DeepSeek首发R1，2024年V2上线，推理成本每百万token仅1元（OpenAI贵10倍）。2025年1月R1迭代，7天吸1亿用户，微软/NVIDIA/阿里全接入。训练秘诀？2000高端GPU+数千低级芯片，总成本560万美元（OpenAI 50亿的1/100）。为啥低？优化算法（混合精度训）、开源框架、幻方遗留算力。

影响炸裂：R1发布，美股科技板暴跌，NVIDIA市值蒸6000亿。埃隆·马斯克吐槽“不可能这么省芯片”，特朗普喊“警钟”。中国AI借此翻身，DeepSeek成“GPT时刻”。

技术深度：DeepSeek用Transformer基座+RLHF（人类反馈强化），专注长上下文（128K token）。量化遗产显灵：金融数据训情绪分析，帮模型懂“因果推理”。挑战芯片禁令，他们囤货+国产替代，激发“低资源创新”。