连载 · 深度求索演义 · 免费试读

第三回

读研已带八万入市场 · 毕业赴成都屡败屡战

诗曰：

八万入市试深浅，赢得第一桶金回。成都路上屡折戟，英雄也有低谷时。景阳冈前曾醉倒，醒来虎皮披身归。

话说梁文锋在浙大读研期间，表面上潜心机器视觉，研究低成本摄像机追踪算法；私底下，却已经悄悄做了一件让他日后改变轨迹的事——拿着八万元本金，入了股市。

2008年，中国股市正经历山呼海啸般的动荡。

这一年，全球金融危机爆发，雷曼兄弟轰然倒塌，美国股市腰斩，全球资本市场哀鸿遍野。中国A股从6124点的历史高峰一路俯冲，到年底跌至1664点，跌幅逾70%。无数散户哭天抢地，机构投资者黯然割肉。

就在这个时候，浙大在读硕士梁文锋，拿出了八万元，进场了。

列位看官，切莫小看这”八万元”三个字。2008年，一个来自粤西寒门的在校研究生，能攒出八万元本金，本已不易。更关键的是——他在所有人都在逃离的时候入场，在市场最混乱的时候开始学习。

他没有亏光。他赚了第一桶金。

具体数字没有公开记录，但”赚得第一桶金”这件事，梁文锋本人后来有所提及。这不是一次幸运的押注——2008年的市场，随机买入大概率亏损。梁文锋能赚钱，意味着他用了某种系统性的方法，某种比随机更聪明的策略。

这便是量化交易的萌芽。

不是在课堂里学的，不是在书上看的，是一个对数字有本能感知的人，在最真实的战场上，用自己的钱，验证自己的算法——第一次。

2010年，梁文锋硕士毕业，离开杭州，赴成都。

他带着自己在浙大磨练的算法眼光和量化交易的初步尝试，想在更广阔的领域试试AI的可能性。彼时，他尝试将AI引入多个领域——具体是哪些领域，史料记载不详，但结果是明确的：

均告失败。

这是梁文锋故事里最少被提及的一段，却是最重要的一段。

英雄之所以成为英雄，不只因为他们赢了多少次，还因为他们输了之后如何爬起来。武松景阳冈打虎，是天下皆知的英雄壮举；但武松在景阳冈山下喝酒时，曾被店家笑话、曾跌跌撞撞——那段狼狈，是英雄成形之前必经的考验。

梁文锋在成都的失败，是同样的考验。

AI引入各领域为何失败？

2010年前后，深度学习尚未爆发，AI的能力极为有限。更重要的是：将AI引入一个陌生的领域，你不只需要懂AI，你还需要懂那个领域的痛点、数据、业务逻辑——而这些，梁文锋当时还不具备。

他失败的原因，不是因为他的算法不行，而是因为他选的战场，不是他最有优势的战场。

一个人最终找到的方向，往往是失败之后的留存物——把所有行不通的路走完，剩下的那条，才是真正属于你的。

在成都折戟之后，梁文锋做出了一个重要的决定：

专攻金融量化。

不是转行，不是放弃AI，而是找到了一个AI能力与真实需求最精准契合的领域——金融市场。

金融市场，是这个世界上数据最干净、规则最清晰、反馈最即时的领域之一。你的模型预测市场涨跌，对了就赚钱，错了就亏钱，没有”勉强算对”、没有”业务方觉得差不多”的模糊空间。这种即时、精准的反馈，对一个以数字为信仰的人来说，是最好的训练场。

更重要的是：梁文锋在读研时已经用八万元验证过，他在这个战场上是有优势的。 那不是运气，那是可重复的方法论——现在，他要把它做成一件真正的事业。

英雄找到战场，从此不再偏转。

史家于此，须得替屡败屡战说几句公道话。

中国人写英雄故事，惯于把失败轻轻带过，快快引入成功。好像承认英雄曾经失败，是一件让人难堪的事。这是一种误读。

真正的英雄传记，失败段落往往是最有含金量的部分。因为失败的方式，决定了成功的形状。

梁文锋在成都的失败，告诉了他三件事：

第一，AI不是万能的。 技术再好，脱离了真实需求的土壤，也长不出果子。他此后进入DeepSeek时，始终坚持”解决真实问题”——不做benchmark竞赛，不做学术炫技，每一项技术必须对应真实的成本痛点。这个原则，来自成都的教训。

第二，你最有优势的战场，是你最熟悉的战场。 梁文锋对数字和模式的本能，在金融量化领域能发挥到极致；在其他领域，这个优势被稀释了。找到战场，是英雄第一要务。

第三，屡败屡战本身就是筛选机制。 能在失败之后继续的人，才值得留在战场上。大多数人在第一次失败后便改道，正是因为有了改道的选项，他们永远不会知道，再坚持一步会到哪里。

梁文锋在成都折戟，是他的量化炉火最重要的引火柴。

且说梁文锋专攻量化，终于找到正道。然而前路漫漫，量化交易是一座极深的山，越往里走越险峻。接下来的十五年，才是真正的修炼——每一年的账单，都是一页算法进化史。

欲知后事如何，且听下回分解。

第三回 · 终