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平时有着严密交易纪律的老俞（化名），感叹短线越来越不好做了：「整个市场连板都没有， ChatGPT概念股三维通信，8000万一把拉上去，触及涨停瞬间撤了5000万。这手法一看就是量化机器人干的，把我们接力的热情都搞没了。」

(相关资料图)

过去两年，由于量化打板的存在，让人肉打板的生存环境愈发的逼仄，甚至有着被一网打尽的趋势。

长期盘踞在中信证券西安朱雀大街席位交易的顶级游资方新侠，也一改早期起家的打板模式，近两年在锂矿、煤炭、包括今年中特估、数字经济的大票里翻云覆雨。除了自身规模大了，打板赚蚊子腿肉不再适用，方新侠的交易员告诉远川，主要是整个打板生态被破坏了：

「量化打板造成的最大影响是，低位的首板二板打不到了，经常被量化机器人一波吃完。以往好的打板标的，不是说每个人都上车，但也要让相对先知先觉的人进去，大家一起抬轿、一起赚钱。现在量化低位抢完所有筹码，让我们三板四板去接力，很简单，我就不来了。」

对于普通的淘股吧玩家来说，华泰证券总部、北京宋庄路、黄浦区湖滨路，包括以前的华鑫证券上海分公司等著名量化席位，不知从何时起就开始展现出支配级的力量——每当这些席位出现在龙虎榜上，就是一件比西藏拉萨团结路更加瘆人的事情。

毕竟量化打板抢的更快，砸的更狠，依照这种手法，被AI淘汰的第一个职业恐怕就是A股打涨停板的散户。

只是这看似无敌又无情的量化交易机器，最近也遇到了麻烦。

2月21日，一份名为《主板股票异常交易实时监控细则》文件引得各大量化打板机构加班加点学习。业内有说法称：随着交易所对异常交易拿起了放大镜，高频量化机构要「提心吊胆」了[1]。

文件在集合竞价阶段、开盘后连续竞价阶段、以及反向交易场景都对市场上异常交易行为进行了限制，层层枷锁之下，量化打板仿佛被套上了一层「紧箍咒」。

那么作为长期萦绕在打板玩家头上挥之不去的噩梦，量化打板真的就此被限制了吗？与之相伴的，A股非物质文化遗产「打板策略」，是否也迎来自己的落幕？在解释这一系列复杂问题之前，我们必须先弄明白，量化打板究竟是怎么赚钱的。

最开始让打板策略声名鹊起的，还是一票游资大佬。

2015年，赵老哥依靠中国神车，打响「8年一万倍」的投资神话；2018年，章建平保壳乐视网，复制徐翔重啤一役悻悻离场；2019年，欢乐海岸成为人尽皆知的善庄，点火东方通信，永远热泪盈眶。一个又一个激荡故事，描绘着人肉打板的高光年代。

但是2020年开始，随着市场上量化打板逐渐增多，游资开始不赚钱了。

上海某头部量化打板私募基金经理告诉远川：「量化打板的巅峰时刻是2020年与2021年，我们一年赚了70%-80%，规模小的机构一年能赚5倍。而作为对手盘之一，游资的生存环境愈发恶劣，部分被量化私募逼到了ST板块做连板。」

在当前的A股市场，量化打板已经成为中小量化私募一个非常成熟的策略了，在量化机器人不断进化的过程中，量化打板诞生了三种流派。

第一类是华鑫上海分公司抢一字连板的模式。

华鑫作为知名的量化大本营，最突出的特点是通道挂撤单非常快，由于量化多通道并行的交易特性，该席位出手频率远高于普通的人工游资。华鑫的「奇点」交易系统，据说Level2实时行情穿透在5微秒以内，通过拼合技术提供了10毫秒盘口行情，比交易所的3秒快照行情快300倍。

所以这类流派通常的做法是，在新股上市或者股票复牌的一字连板中，去抢每日微弱的几百万上千万的成交量。某位不愿透露姓名量化基金经理向远川描绘：「华鑫的优势在于跌停板出货，他们的火流星系统能够帮别人更快跑出来，比如股票复牌连续N个跌停，第一个跌停就出来的话，能省下不少钱。」

第二类是游资转型量化打板的模式。

他们通常前一天晚上确定不错的题材，并在题材股里面确定人气最高的几只龙头股，提前设定好参数，第二天依靠机器去抢筹。与人肉打板最本质的区别在于是否依赖于人的盘感。

泽熙的徐翔是游资转型量化打板的先驱，徐翔交易所在的贵宾室，被营业部称为「解放南路VIP会所」。贵宾室靠指纹识别进入，除了拥有六台显示器、沙发床和独立卫生间外，配有沪深高速行情系统，交易所场内席位和DNN光缆、卫星并联快速下单通道，以及神光、巨灵信息资料库[2]。

「徐翔怎么不是量化？他还用EXCEL计算呢。我2014年去中信托管服务器的时候，发现机房里一个机柜都是泽熙的。」一位匿名量化基金经理向远川透露。

第三类是T+1纯粹量化打板策略。

这也是目前市面上最为主流的量化打板方式，他们不关注题材热点，也不关注上市公司经营状况，更不知道当天会买什么股票。机器自动化监控所有的股票，符合条件就打板，每天交易七八十只股票，第二天只要不是连续涨停就卖出。

什么样的股票才算符合条件呢？

一做T+1纯粹量化打板的基金经理向远川解答：「我们算的是它今天封涨停的概率，换句话的说，推算涨停板上未来堵单增厚的趋势，判断它是否能一封到底以及明天是否有人愿意接盘推高。」其中最重要的是监控逐笔委托的数据，「因为盘口数据已是既定的事实，只有逐笔委托数据才是未来想要做多的力量。」

他们会计算板上砸盘的人会有多少，后续跟进的人会有多少，砸盘的人大概率赚钱，跟风的人大概率亏钱，权衡两者的力量后，确保砸盘的力量小于跟风的力量。

总体而言，量化打板是速度与效率的赚钱游戏，基于概率来推算后续接盘的资金，确保能够在第二天赚取溢价。

只是真正决定量化打板赚钱能力的，不仅仅是硬件和算力的堆砌。

交易速度是至关重要的。

在电影《蜂鸟计划》中，一对兄弟为了将交易往返时间缩短至16毫秒，不惜翻山越岭，在堪萨斯证券交易所数据中心和新泽西州纽交所服务器之间修一条1000英里长的笔直光纤。

一个冷知识是，在从崇明岛到上期所这段两点之间，也存在多个电信供应商的机房，一些疯狂的人会去买或租下沿途的线路，然后给它「掰直」了[3]。

但是对于量化私募而言，速度不是唯一。模型是否有效才是核心要素——如果模型的胜率不高，速度再快也没有用。而且在短周期领域，如果算法足够强悍，也能够弥补硬件的劣势。

由于量化私募对打板策略具体细节保密，笔者例举一个期货市场的公开案例来展现模型算法对短线交易的影响。

假设芝加哥昨夜原油大涨，中国原油今天开盘必涨。这是一块百分百确定的蛋糕，重点是如何在中国开盘后尽快的入场。

时间非常迫切，此时无法单纯地等待交易所切片数据传输过来，就算听到数据后，报单再快，传输时间依然会造成损耗。所以必须拟定一个算法去预估传输的时间差，如同飞虎队出击一般——在交易所还没开门的时候，交易单已经出发了，正好开门的时候买进去。

就像刘翔跨栏的时候不听枪声，因为真等到声音传过来再启动，就慢了。

为了更准确的买到，量化私募会不断缩小与交易所开门时间的误差，精确到微秒，甚至把1000万的资金拆成100个10万，连续打进去，前面50个可能买的太早，撞墙上成为废单，但总有一排子弹能够打中。

某上海知名量化私募告诉远川，他们每天9点做上一笔，9点00001秒平仓，然后出金给银行赚个隔夜的钱，好的时候赚五六十万，差的时候赚一二十万，依靠这样「简单」的套利，在上海买了22套房。

同样的套利机会也能运用在事件驱动的股市打板上，所以对于成熟的量化打板机构来说，硬件只是基础工具，软件带来的阿尔法贡献是更大的，就像原油套利这样一笔完美的交易，买的太早不行，买的太晚也不行，打板也基于此理，不光要打的快，更要打的准。

所以在量化打板的市场，算力、基础硬件的提升并不代表打板成功率的提升，只代表在一定程度上更有效率，但所有的策略背后都是人在主导，重点在于算力与模型是否适配。如果只是暴力怼算法算力，那么最强的量化公司就是微软、谷歌、OpenAI了。

说到底，要在资本市场里赚到钱是个很综合的事情。最终能够决定量化打板最终赚多少钱的，不单单是距离交易所的路程，也不只是手里有没有10000张A100GPU，还要看策略管理人手里的模型。

2022年，以往顺风顺水的量化打板策略，突然就不灵了。

「以往你们看到行情显示3秒一个切片是不准的，是过去3秒混在一起的委托单，如果要赚取阿尔法，就是要越快看到清晰的逐笔委托数据，然后依据模型确定要打哪个板。但是这两年市场量化机器单变多了，别的量化可能会专门狙击我们的策略，博弈越来越强。」一位量化基金经理向远川表示。

去年开始，量化打板的交易愈发拥挤，在锁定利润后，第二天就用融券卖空造成次日开盘就急速下杀，连板股越来越少。

另一边量化还没杀死的游资也变得更强大，残存下来专注人肉打板的人也进化了。

一位不愿透露姓名的量化基金经理对远川说：「部分游资以往希望控盘连续涨停，由于被量化打板坑多了，索性第二天一开盘直接核按钮挂跌停，这边量化单疯狂止损，那边游资低位买了回来，持仓成本还降低了。」

所以在大部分量化打板私募看来，新出炉的《主板股票异常交易实时监控细则》对自身影响并不大，主要对华鑫那部分做一字连板，或者对融券做T+0日内交易的量化私募有一定影响。

对于许多机构来说，细则的出现并不是那个关乎生死的变量。

首先，对于百亿级别以上的量化大厂来说，策略增量主要来源于中低频投资策略，日常操作上不会受到明显波及，而且他们更多数采取多维度选股策略，并且会有意识的避免集合竞价的集中交易[1]。

而规模较小的量化打板机构不得不在越发恶劣的生态下谋求转型，逐渐放弃打板，比如本来等到涨停板买入，现在在股市开盘前半个小时内，涨5个点的时候买进，隔日溢价预期降低到2-3%个点。

还有的量化打板机构尝试丰富策略多样性，有的如前文所述在期货端做短线套利的，也有的转战债券市场做短线——专挑2-3周内即将兑付，价格比中债估值低一点点的债券，到期兑付赚个千分之几的羊毛也挺好，这些大机构看不上的微利，量化机构捡起来，一年累加起来也有十几的收益。

由于在普通投资者之中，短线交易群体尤为庞大，「量化威胁论」也甚嚣尘上。「散户退市了，还赚谁的钱？」、「空仓不交易，饿死机器人」的只言片语也流露出市场对量化打板机器的恶意。

但事实上，量化打板并没有打板客想象的那么强大，伴随市场博弈成本愈发复杂，赚钱效应逐渐减弱，有的放弃打板，有的尝试转型。

2017年10月18日，全球首只使用人工智能的选股ETF（AIEQ）上市，他可以不断地去深度学习，每天分析上百万条公告、财报、新闻以及社群文章，昼夜不歇地工作、选股，一度让华尔街的基金经理们忧心，害怕自己工作不保，一如今天我们对ChatGPT的好奇里也多少带着焦虑。

但是5年过去了，AIEQ长期被标普500指数压制，落后了标普近40个点的收益。

数据来源：Morningstar

机器人自学炒股如此，回到更短周期维度看量化打板更是如此，你永远都无法确定你身后一定会有跟随者，你也无法确定你的对手盘在以一种什么样的速度进化，这是一种演绎的逻辑，而非统计的逻辑。

量化打板为什么终有尽头？是因为你无法测算极端情况下，人性是有多复杂。

参考资料：

[1] 高频交易被逼到“墙角”：打板战法“空间”收窄，量化策略须进化适应，资事堂

[2] 独家丨“宁波涨停敢死队”大起底，经济参考报

[3] 量化基金迷雾：从收入堪比王菲，到万籁俱寂，深氪.36氪