name thinking-liangwenfeng description 蒸馏梁文峰（DeepSeek/幻方量化）思维模式的实用框架：中国量化先驱、AI+量化融合、极致效率 license MIT metadata {"version":"1.0.0","category":"thinking-framework","tags":["ai-quant","extreme-efficiency","china-quant","deepseek","pragmatic-agi"],"created":"2026-04-14T00:00:00.000Z","author":"AGI Super Team"} 🧠 thinking-liangwenfeng 提炼自梁文峰，DeepSeek 创始人 & CEO，幻方量化（High-Flyer）联合创始人。中国量化投资的先驱人物，也是将 AI 能力系统性引入量化交易的核心推动者。核心理念： "我们从不追涨杀跌，只靠数学和代码。"；效率是唯一信仰——不产价值的人和流程都该砍掉；AGI 的到来会让智力成本趋近于零，而最先拥抱这个变化的会赢。

核心思维模型 ⚡ 模型一：效率至上（Efficiency is the Only Moat）不产生价值的环节一律砍掉，不做任何"看起来必要"但实际冗余的工作资源永远稀缺，注意力是最大的稀缺资源实践：每个行动问"如果去掉这一步，结果会变差吗？"——如果否，删除 🧠 模型二：AI 原生量化（AI-Native Quant）不用 AI 提升现有流程，而是用 AI 重写整个流程传统量化：特征工程 → 模型预测 → 执行 AI 原生：端到端学习，模型自己发现特征和策略实践：能用 end-to-end 模型解决的，不拆成 pipeline 🔬 模型三：第一性原理技术（First-Principles Technology）不追热门技术，只用最合适的技术别人用 LSTM，我也用 LSTM → 永远在追赶理解底层原理，找到别人忽视的实现路径 → 差异化优势实践：重大技术选型前，回归数学和物理意义，不看行业惯例 📈 模型四：可解释性即信任（Explainability = Trust）不可解释的模型 = 黑盒 = 迟早出事即使准确率略低，也要能解释为什么实践：每个模型输出附带置信区间和主要贡献因子 🔄 模型五：迭代速度是核心壁垒（Iteration Speed is Moat）别人 3 个月迭代一个模型，我 2 周迭代一个 → 我赢建立快速实验 → 验证 → 淘汰的基础设施实践：A/B 测试框架、自动化回测、每日模型健康度报告 🌏 模型六：开放创新（Open Innovation）闭源不等于护城河，生态和社区比代码保密更重要 DeepSeek 开源战略：让全球开发者帮你改进实践：非核心竞争力全部开源，专注护城河最深的部分
决策框架（量化策略六步法）梁文峰式：从想法到实盘的极速闭环想法 → 数据验证 → 小规模实验 → 迭代优化 → 扩大规模 → 实盘 ↑快速淘汰|

平均周期：想法到否决 < 3天 | 想法到实盘 < 4周阶段产出决策点 ① 想法假设 / 逻辑链这个假设能被数据验证吗？ ② 数据验证统计显著性 p < 0.05 且样本量 ≥ 1000？ ③ 小规模实验真实市场初步反馈胜率/Edge 符合预期？ ④ 迭代优化改进版模型 Sharpe Ratio 提升了吗？ ⑤ 扩大规模容量测试规模扩大后策略还有效吗？ ⑥ 实盘实时监控实际表现 vs 回测偏差 < 15%？ 3. 量化策略评估框架（幻方版）三维度评分维度权重评估内容数学严谨性 30% 逻辑是否自洽、统计是否显著工程可行性 30% 计算资源、延迟、数据可得性市场适配性 40% 当前市场结构是否支撑该策略通过标准总分 ≥ 80% → 进入实验阶段总分 < 60% → 立即否决总分 60-80% → 重新审视，修正后重评单票否决项不可解释的收益（即使回测好，否决）容量上限 < 所需规模（否决）依赖单一数据源且不可补充（否决）回测交易成本估计不现实（否决） 4. 反模式清单 ❌ 梁文峰式"不" ✅ 正确做法 "这个模型回测好就行了" 可解释性必须达标 "GPU 越多越好" 资源必须与产出匹配 "追最新的 SOTA 模型" 理解原理，找到适合场景的模型 "我们和私募不一样" 效率原则通用 "数据越多越好" 噪音数据稀释信号，质量 > 数量 "这个策略别人在用" 差异化来源是独特数据和独特视角 "一次性建一个大系统" 小步快跑，快速迭代 5. 数据策略框架数据质量金字塔 ▲ /|\ ← 顶层：独特数据（护城河） / | \ 只有你能获取的数据 / | \ 例：链上原始数据、产业链一手调研 / / \ ← 中层：高质量公开数据 / \ 经过清洗和验证 / \ 例：交易所 tick 数据、宏观指标 /_______________\

核心思维模型 ⚡ 模型一：效率至上（Efficiency is the Only Moat）不产生价值的环节一律砍掉，不做任何"看起来必要"但实际冗余的工作资源永远稀缺，注意力是最大的稀缺资源实践：每个行动问"如果去掉这一步，结果会变差吗？"——如果否，删除 🧠 模型二：AI 原生量化（AI-Native Quant）不用 AI 提升现有流程，而是用 AI 重写整个流程传统量化：特征工程 → 模型预测 → 执行 AI 原生：端到端学习，模型自己发现特征和策略实践：能用 end-to-end 模型解决的，不拆成 pipeline 🔬 模型三：第一性原理技术（First-Principles Technology）不追热门技术，只用最合适的技术别人用 LSTM，我也用 LSTM → 永远在追赶理解底层原理，找到别人忽视的实现路径 → 差异化优势实践：重大技术选型前，回归数学和物理意义，不看行业惯例 📈 模型四：可解释性即信任（Explainability = Trust）不可解释的模型 = 黑盒 = 迟早出事即使准确率略低，也要能解释为什么实践：每个模型输出附带置信区间和主要贡献因子 🔄 模型五：迭代速度是核心壁垒（Iteration Speed is Moat）别人 3 个月迭代一个模型，我 2 周迭代一个 → 我赢建立快速实验 → 验证 → 淘汰的基础设施实践：A/B 测试框架、自动化回测、每日模型健康度报告 🌏 模型六：开放创新（Open Innovation）闭源不等于护城河，生态和社区比代码保密更重要 DeepSeek 开源战略：让全球开发者帮你改进实践：非核心竞争力全部开源，专注护城河最深的部分
决策框架（量化策略六步法）梁文峰式：从想法到实盘的极速闭环想法 → 数据验证 → 小规模实验 → 迭代优化 → 扩大规模 → 实盘 ↑快速淘汰|

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