对话蔡嘉民：如何从身无分文到靠量化交易实现年入过亿？
12 岁时，他攥着20港币午饭钱，只能在小卖部选最便宜的12块盒饭，剩下的8块钱攒着，连喜欢的玩具都不敢奢望。看着同学自由选择的底气，这个穷学生急着寻找赚钱捷径 —— 钻研100多期香港六合彩，试图用5块钱博800万大奖，却只换来一次次落空。
这条 “交易炼金之路”，满是荆棘。14岁用红包钱借哥哥账户入市，16岁因贪恋操作10倍、20倍杠杆，四万多本金一夜归零；19岁卷土重来，靠补习攒下15 万，却又因激进操作再度爆仓归零。两次被市场狠狠教训，他终于醒悟：手动交易的感性与狂热，终究抵不过人性的贪婪与偏误。
他放弃了对“暴富”的幻想，转而信奉数据的力量，将交易视为一场严谨的科学实验。用历史数据验证每一个策略，有效再投钱，无效就迭代。 所以量化交易，浪费的可能是时间，但不会浪费金钱。最终，他依靠量化交易实现年入过亿，在牛熊轮回中皆能获利。
此时，赚钱只变成了数字。“赚钱的交易员，都爱交易本身”，他开始分享和做教育，鼓励更多人去做自己真正想做的事，而不是为了钱去做不想做的事。
他说，没有天生的交易天才，只有后天的学习死磕。保持理性不被情绪裹挟，及时纠正认知偏误不钻牛角尖，永远保持谦卑的心态学习，这才是穿越牛熊周期，建立独立交易体系的核心密码。
本期OKX《对话交易员》，由OKX Mia与量化交易冠军——蔡嘉民深度对话，探寻他从两次爆仓的废墟中，如何建立起自己的量化王国，以及在冰冷数据背后，那份对交易最纯粹的热爱与哲学。
以下是对话全文（经整理）
一、封神之路｜一年半，从百万本金到年入上亿
01 从传统金融到加密行业：不到2年狂赚20倍
Mia：大家好，我是Mia。欢迎来到OKX 对话交易员系列采访的第七期。在这里我们将采访行业内知名的交易员，一起来聊一聊他们从第一笔交易的心跳，到交易策略逻辑，以及市场周期的起伏。每一位交易员背后都有他独特的故事和方法论——有人一夜之间爆仓，有人逆风翻盘；有人坚持手动交易，有人坚持量化操作。但他们的共同点就是：在市场的波动当中，依然能够找到属于自己的胜利方式。我们今天有请到了量化交易冠军——蔡嘉民Calvin Tsai。他曾在我们OKX 交易所达到过最高3%的OKX Solana 交易量，并且管理着一个规模达1.6 亿的量化金。非常荣幸邀请到蔡老师，请您先做个自我介绍吧。
Calvin Tsai：
非常荣幸能接受访问，跟大家分享我的交易历程。我以前做的是传统金融，毕业后进入一家对冲基金工作。我们当时用的方法也是量化交易，做的品种主要是不同股票，比如A股、港股、美股，还有一些大众商品，比如金、银、铜、原油。大概到2020年的时候，我发现可以把传统策略挪到加密货币上试试，比如比特币。结果发现更好赚，所以我就慢慢把时间、精力和资金都放到这里。到现在，我在加密货币的交易大概有四年半到五年的时间了。
Mia：Calvin是我们OKX「非常VVIP」客户，名副其实的亿万富翁。那你最开始加入加密行业是什么时候？本金又是多少呢？
Calvin Tsai：我第一次买比特币是在2017年的暑假。我记得很清楚，当时一个大学同学约我吃饭，顺便问我有没有听过比特币。我当时完全没听过这三个字，回去之后就Google了一下，觉得挺有意思的。越看不同文章和讨论区，我越好奇，于是决定先买一枚比特币。当时把银行的钱打到一个交易平台——那时候选择其实不多。我第一枚比特币买入价是3000美元。买了之后我就放在那里，没多久就看到它从3000美元涨到2万美元——那是2017年12月。我当时真的有种“一夜暴富”的感觉。虽然买的不多，大概几十万港币，但那时我就觉得：“这个品种爆发力太强了，我得继续观察。”没想到2018年它又回到3000美元，我当时觉得像做了一场梦——涨了六倍又回到原点。后来我也没太管它，继续做我的对冲基金工作。2018年是熊市，2019年涨幅也不大，可以说是慢牛的过程。到了2020年，我开始注意到新闻在报道比特币减半——2020年5月正好是减半期。那时我开始认真研究，发现成交量在慢慢上涨，市场规模也在扩大。是我开始把传统策略一个个搬到加密市场，用历史数据来测试。
Mia：那从最开始的小本金，到后来赚到上亿，这个过程是怎样的呢？最开始你投入的小本金大概是多少？
Calvin Tsai：最开始投入的小本金其实不多，大概100万到200万港币左右。那时候是2020到2021年。2021年可以说是最好赚的一年。从2021年5、6月开始，我把量化策略搬到加密市场，开了一个新账户试盘、跑策略。然后，从2021年5月到2023年1月，我的账户就从几百万港币变成了一个亿港币——大约一年半的时间，收益差不多有20倍左右。
Mia：一年半时间赚一个亿，那后来呢？因为你从2017年进圈到现在已经五六年了，在那之后的几年，你的平均收益情况怎么样？
Calvin Tsai：后面几年其实也差不多，每年平均大概一个亿的利润吧。因为我们的量化策略回报率平均每年都在100%以上。
02 跑赢牛熊的秘诀：交易比持币更赚钱
Mia：OK，但我们第一次接触量化的时候，可能会觉得量化是一个低回撤、回报稳健的方式，但是你可以从小本金直接做到一个亿，都是靠量化吗？
Calvin Tsai：都是靠量化。其实很多人以为是拿着比特币赚的，但实际上拿着比特币也没有涨这么多。比如说，2021年的时候，比特币最高峰六万美元，现在十二万，其实才涨一倍，并没有涨很多。就算你从2021年的低位，比如两万多、三万刀买到现在，也才四倍。所以，单纯拿着比特币，即便加杠杆，也没有量化或者交易赚得多。交易的重点在于——从整个市场的波动和回撤中，你也可以赚钱。拿着比特币在牛市赚钱是很正常的。在牛市，谁赚得多，看谁杠杆大。但在熊市，你如何躲过回撤、避免被打回原点，这才关键。在熊市或者调整浪的时候，你有没有“做空”的策略能告诉你：“这个时间点我要做空，我不要拿着比特币，我要卖掉手上的比特币。”交易或者量化，就是能让你在任何行情下赚钱。比如2022年我们也赚钱，那年的收益大概是240%。在熊市，我们也能做空，也能在下跌中获利。所以我觉得，这一点很重要——交易比你拿着比特币肯定是赚得更多。
二、交易哲学｜“代码印钞”的底层逻辑
01 核心方法论：中高频CTA与风险管理
Mia：不管牛熊你们全都在“印钞”？
Calvin Tsai：尽量吧。其实也有一些时间点我们是亏钱的，策略也会有失效的时候。举个例子，有些策略可能会连续三个月、六个月不赚钱。那个时候就是我们做策略最痛的时候——我们要想，这个策略是不是失效了？我们要不要把它拿掉？还是继续跑？它会不会有一天重新创新高？我们得思考、判断这个策略是不是还能继续赚钱。这是一个非常非常重要的点。
Mia：那么在这个过程中，有经历过比较大的回撤吗？
Calvin Tsai：有的。也不是永远都在赚钱。举个例子，比如说我们做量化有一个很大的痛点——我们要判断一个策略它是不是还能持续赚钱。有时候一个策略可能连续三个月、六个月都不赚钱。那个时候就是我们做量化最重要的时间点，要判断这个策略是不是已经失效。如果失效了，你要尽快拿掉它，把它从组合里移除。但如果它还能继续赚钱，那你就要保留它。所以我们做量化时，一个非常重要的判断点就是：要去思考一个策略的逻辑，它在这个市场里是不是还能让你“活着”。
Mia：你有没有一个具体的案例，跟我们分享一下，你经历过最大的一笔回撤是什么样子？
Calvin Tsai：我们做的方向，其实策略的本质是做CTA。CTA就是趋势交易，或者说方向性的交易。跟其他基金不同，有些基金做高频，有些做套利，还有一些是低频，比如判断半年或一年的大趋势。我们做的是中高频CTA，用小时级别去判断市场涨还是跌。我们觉得它涨，我们就做多；觉得它跌，我们就做空；从方向上直接去获利。我们不是多空同时做的，不是“一边做多一批币、一边做空一批币”。那种我们称为“多空策略”，但我们是纯粹的CTA。纯CTA和其他策略最大的不同点在于——我们会有比较大的回撤。我们的回撤比例在不同基金类型里是最大的。举个例子：高频的回撤通常不会超过1个点；套利的回撤不会超过3到5个点；但我们做CTA，可以超过10个点甚至20个点，也会出现这种情况。我们几乎每年都会遇到超过20个点的回撤。到那个点的时候，我们在心理上会有压力。投资人会问我们：“这个策略还行不行？基金还能不能赚钱？还有信心吗？你们有没有改过策略？组合里权重有没有重新分配？”他们会问各种问题。那时候我们就要从数据、从不同方向去判断：这个策略还能不能继续跑。这是非常重要的点。
所以，我们其实每一年都会遇到不同程度的大大小小的回撤。比如十几个点、二十几个点的都有。其实十几个点、二十几个点已经算很少了。
Mia：真的吗 ？你是跟手单去对比？
Calvin Tsai：对，毕竟我们不是纯粹自营，因为手单很多都是自营的资金。自营资金我觉得他们能扛得住比如说五十个点的一个回撤，或是超过五十个点一个回撤。但如果你还有投资人或客户，那情况就不一样了。比如说亏个三十几个点，他们肯定会来问，甚至凌晨都可能打电话过来追问。所以让投资人心里好受一点的话，我觉得回撤二十个点三十个点，已经是一个极限了。
Mia：那每次这些投资人给你打电话去追问的时候，你要怎么跟他们去解释呢？
Calvin Tsai：回撤比较大的时候，其实投资人也需要一个自己去适应的过程。举个例子，可能一开始有投资人刚好在我们曲线的高点进来，一进来就遇到下行，可能直接亏二十个点。他就会不习惯，“为什么我一进来就亏二十个点，这个是不是诈骗？”他们肯定会问这个问题。但我的经验是，如果他待的时间比较长，比如投我超过一年或两年，他就会看到这种情况：先亏二十个点、亏三十个点，然后重新创新高，赚一百个点的状况。所以他会慢慢习惯，认识或者理解什么是CTA，而不是纯粹高频或纯粹套利。很多人会觉得，市场上十个基金有八个都是套利或高频，亏两个点、三个点很常见，为什么你这边是二十个点？所以我要去教育他们，什么是CTA，我们是做什么，用什么逻辑、什么基础去判断。我觉得这是一个教育的过程，需要时间去让他们慢慢习惯。
Mia：你在做CTA的过程当中，比较重要的指标是什么？
Calvin Tsai：重要的指标分两种。第一种，是我们用来判断的，比如说产生信号，就是看哪些数据来判断市场方向。对于这个问题，我们其实没有某个特别权重很重的因子，或者说没有压得很重的单一因素。举个例子，如果你听说有一家基金或者机构，它有一个非常重要的指标，我就会开始疑惑：如果这个指标失效了，对基金的影响会不会非常大？所以我偏向于，每一个指标、每一个因子的权重尽量平均。这样，如果某一个因子失效了，也不会对整个组合造成很大的影响。所以应该说，我们不会让其中一个因子的权重过大。以前我试过，有一个因子非常赚钱，我慢慢把它的权重调大，到某个点，它可能占了整个组合的一半以上。比如一百块里，有超过五十块压在这个因子上。它下个月或者下个礼拜可能非常赚钱，让整个组合盈利比例很大，但如果下个月或下个季度它失效，就会导致整个组合波动非常大。所以我们更倾向于平均化每个因子的权重。
第二种是，我们用什么指标去判断一个因子能赚钱。我们尽量看它的风险回报比，比如夏普比率，这是我们非常看重的一个数字，夏普比率越高当然越好。我们也会看卡玛比率，卡玛比率是年回报除以最大回撤。我们会看这些不同的数字，来判断这个因子是不是一个好的指标。
Mia：那在这个过程当中，你觉得如果能在连熊市都做到200%多的收益率，你的方法论和策略上有没有什么独到之处？你又是如何控制风险的？
Calvin Tsai：这个问题非常难回答。简单来说，就是你怎么去做到一个非常成功的量化模型。对吧？我觉得要每一个步骤都做得比较好一点。比如数据要多一些，看数据要精准一些，做量化模型时，多用不同的模型去测试，看看哪个因子比较有用。同时，你要有一套非常严谨的方法论去判断一个因子是不是真的有用。什么是假有用？假有用就是你在数据库里看过去三五年非常赚钱，但一实盘跑就发现它亏钱。也就是说，你测试时以为有用，但真实操作中没用。以前我们经常遇到这种情况，所以必须有严格的方法去筛选。确认它真的有用后，我才慢慢把它加入实盘，一块钱、两块钱地慢慢加上去。还有一点是，要从底层逻辑去判断一个因子是不是真的能赚钱，这点非常难。很多人会发现，看起来好的因子，一用就不赚钱，甚至亏钱。所以每一步都要做得细、做得严谨、做得严密。
Mia：那你的策略研发，是你自己来做的吗？
Calvin Tsai：对，我们团队几个人，我主要负责策略开发。其他同事，比如有人负责系统开发，有人负责机器学习的研发。
02 策略迭代：从灵感到落地，严谨的“三步法”
Mia：比如说，你有一个策略的灵感，从策略研发到执行落地，整个迭代过程是怎么样的？可以分享吗？
Calvin Tsai：一开始你要有一个规则，就像做手单交易一样。做手单交易，也会有一些判断点。举例来说，有些人看图表，有些人看价格，有人看成交量，有人看新闻，有人看KOL，或者别人提供的消息，每个人的判断点都不同。一开始，你要先想清楚，进场策略是看哪些因素、哪些因子。用最简单的价格举例，比如有人看均线，看20天均线。如果价格突破20天均线，我就买入。所以第一步，就是确定用什么因子。
第二步，做量化最重要的一点，就是用历史数据验证这个策略能不能赚钱。所以我们会找过去三到五年的价格数据，不管是网上还是交易所提供的。然后确定交易频率，是看分钟、小时还是天的价格，把这些数据放到电脑里，开始编程。比如建立20天均线逻辑：如果价格大于20天均线，就买入；卖出的方法可能是价格重新跌破20天均线。然后让电脑跑策略，它会告诉你过去五年平均每年赚多少、哪些月份亏、盈亏比是多少、夏普比率、卡玛比率等等，从而判断策略是否及格。你可以设定标准，比如每年赚超过50%、回撤少于20%才及格。如果及格，就进入下一步；不及格就调整参数。比如20天均线可以改成10天、30天、甚至试到100天，找到最优参数。最后可能发现50天均线是最好的。然后把50天均线策略拿去模拟交易，模拟一两周或者一个月，看看系统能不能稳定运行，信号能否即时发到你的电脑，告诉你要买多少比特币或者卖出多少合约。模拟交易完成后，就进入实盘阶段。实盘中慢慢加仓，一开始100刀，然后1000刀、1万刀逐步加到目标仓位。
最后一步是风险管理，检查策略有没有在组合中造成大亏损，或者有没有失效情况。如果一切正常，就让策略慢慢去赚钱
Mia：你大概多久迭代一次你的策略？
Calvin Tsai：这要看策略的频率。如果是高频的，比如秒级别或者分钟级别，我们调整得比较频繁，可能一周或者隔几天就会调整一次。但如果是慢一点的，比如小时级别的策略，我们可能一个月或者几个月才调整一次。
Mia：那在现在这么多量化团队都在做策略的情况下，你们怎么保持行业领先地位，同时收益率也保持非常高？
Calvin Tsai：我觉得其实也跟我刚才提的一个点有关，每一个步骤都尽量做得细致。还有就是靠数据。量化的底层是数据量要够多，而且你看的数据要跟别人不一样。想赚别人赚不到的钱，就要看别人没有看的东西，或者别人忽略的东西。有些团队我留意过，他们以前没有看链上数据，我就去看链上数据。我发现一些团队没有留意讨论区的情绪，我就去关注情绪。很多团队都在看图表、看价格，我就不去看图表，不去看价格，尽量做别人不做的事情。做别人不做的事情，你才会赚到别人没有赚的钱。
Mia：那比如遇到一些极端行情，比如像LUNA爆雷这种情况，你会怎么调整策略或者做对冲，保证自己不受很大亏损？
Calvin Tsai：LUNA是2022年5月爆雷的。那个时候，我们量化交易的组合里没有交易LUNA，我们主要交易大币，比如BTC、ETH。LUNA是在我的手单账号里有操作，但大部分资金都在量化组合里。在2022年年初，我买了一点LUNA。到了4月，我发现它每年给出的利息大概有20%，我觉得很难持续。长期来看，这么高的利息很难靠协议支撑。我看了它背后的储备，发现资金不足以支撑几个月的高利息发放。于是我做空了其中一个派利息的协议，叫Anchor。当时我在LUNA上是多头，同时在Anchor上做空，金额比例大约是1:1。结果5月LUNA大跌时，我手单账号一边亏，一边赚，最终基本没赚没赔。量化组合那边，我们继续做趋势交易。LUNA爆雷时市场波动很大，一开始可能抓错方向，但市场如果沿着某个方向运行，我们还是能赚钱的。
03 AI浪潮：是机遇也是威胁
Mia：我记得在你之前的一期采访里提到过 AI 交易危机。你觉得现在在 AI 浪潮下，你会运用 AI 吗？AI 会不会对量化交易造成一些威胁？
Calvin Tsai：AI 对我们的量化系统确实有帮助。我们大概有两三层策略是用 AI 产生信号的。我们会把不同的因子、不同的数据丢进去，用一些机器学习的时序模型去训练，然后它会产生信号，比如现在要做多、现在要做空。在实盘上，这些策略也是赚钱的，所以我们有两三层策略组合是依靠 AI 产生信号的。另外，AI 在编程上也有很大帮助。以前写一个代码可能要花十个小时，现在用 ChatGPT、DeepSeek 等工具，你只需要五分钟、十分钟就能完成。同样的功能，效率提高了很多，也节省了大量时间。当然，你听起来好处很大，但其他机构或团队也可以用同样的 AI 工具和机器学习模型去做量化，帮他们提高效率。所以 AI 既有机遇，也有危险。它能帮助你，但也能让你的竞争对手变得更强。未来五年、十年，关键是怎么善用 AI 工具。每个人用 AI 的方式不同，有些人用同一个机器学习模型可能产不出有用的信号，但你用可能就能产出有效信号。每一个细节都很重要。如果你能更细致、更高效地使用 AI，这应该会是未来五到十年的一个重点。
Mia：你刚刚说可以用 AI 产出一些有用的信号。在这个训练过程中，你大概用了多久？
Calvin Tsai：一开始，其实在 2021 年的时候，我们就开始测试了。那时候没有发现什么特别有用的东西，所以早期效果并不明显。到了 2022 年，我们又重新去看机器学习能不能赚钱，但那一年也没有非常赚钱。前一两年，我们并没有把机器学习真正加入到策略里。到了 2023 年，随着 AI 浪潮的兴起，全球很多人开始讨论 AI 工具，我们再次测试，发现它开始能赚钱。我觉得其中有一个效应，我们叫“自我实现”。意思是市场上越来越多人使用这个工具，导致它越来越好用。从 2023 年开始，到 2024 年、2025 年，每一年效果都比上一年更好。越来越多人在用，所以它慢慢从“没用”变成了“有用”。
Mia：我发现你是一个非常敏锐的交易员，比如你能发现别人没有做的事情，从而优化自己的策略。比如你从 2021 年就开始做机器学习、玩 AI。那么在这个过程中，你是如何培养自己的敏锐度的？
Calvin Tsai：我觉得有一部分原因是我以前在传统对冲基金工作的经历。当时一个公司可能有六个团队，每个组都是独立竞争的。我们每个月会看到不同组的表现，比如有一个组连续几个月赚钱，而其他组在市场上没赚到钱。那时候，我就会去找那个组的交易员吃饭、学习、交流。我觉得这和自己在家交易有很大区别。在家交易的话，环境比较封闭，没人跟你交流，你亏钱的时候没人开解你，你赚钱的时候也没人分享你的喜悦。在机构里，团队的好处是你可以交流、分享。我也从不同组学到怎么交易其他资产类别。比如我当时没有交易外汇，但其他组在做，他们会愿意分享经验。虽然我们交易的品种不同，但我能从他们交易外汇或其他资产的思路里学到策略的逻辑和方法论。所以，我觉得多跟不同交易员交流，对你提升敏锐度非常有帮助。
三、两次归零｜一个交易员的炼成史
01 少年与交易：从12岁研究六合彩开始
Mia：Calvin 刚刚其实已经提到了自己过去在传统金融的一些经历，那我想我们不如就直接从你最早开始学习交易聊起，聊聊你这一路是怎么成为这样的一个传奇交易员的。我记得好像我之前听你讲过，你是从 12 岁的时候第一次用红包钱学习交易的？12 岁的时候我都不知道我在干嘛，是在捏泥巴吗？（笑）
Calvin Tsai：那个时候大概上了中学吧，中学一年级。那时候家里其实没有什么钱，我比较穷。我还记得吃午饭的时候，手里只有大概 20 块港币，真的就只有 20 块港币。
Mia：12 岁的时候，20 块港币还可以吧？
Calvin Tsai：每天我记得午饭，学校有些比较贵的，大概 25 块，我买不起；有些比较便宜，大概 15 块。我每天只能选择比较便宜的饭吃。我还记得中学附近有一个球场，里面有个小卖部，饭特别便宜，才 12 块。我每天就跑去那个小卖部，用 20 块钱买 12 块的饭，每天剩下 8 块钱。那个时候真的很穷。想买玩具也没钱，学校课外活动要钱也上不了。我就看到其他同学，很羡慕他们，为什么他们家这么有钱？为什么能自由选择自己喜欢的东西？那时候我就在想，有什么方法可以赚钱呢？
第一个想到的，因为当时没有本金，就是去买乐透，香港六合彩。一张彩票才 5 块钱，如果中大奖，大概 800 万港币，是杠杆比率最大的一个方法——把 5 块钱变成几百万的可能性。我看到这个可能性后，大概中学一年级暑假，我就开始研究怎么预测下一期开奖结果。当地六合彩要猜 6 个号码加一个特别号码，从 40 多个号码里猜哪 7 个会开。我拿了过去 100 多期的历史数据回测，看看能不能预测，比如 1 号连续开几次、2 号连续开几次，然后预测今天晚上开什么号码。我花了大概两个月时间，但没有成功预测，每一次都是失败的。后来我放弃了这个方法，觉得它完全是随机的。
第二个想到的就是做交易。打工 12 岁没法合法做，要 16 或 18 岁，而且打工没有杠杆，每小时赚 40、50、60 块，根本无法快速致富。所以我就想到交易股票。不过对 12 岁的我来说，股票交易还是很遥远。如果没有家长带，很难实现。那时候我爸妈也没炒股票，但我有一个哥哥，比我大 8 岁，他刚进大学，开了一个股票账户，看股票。我看到他看均线、图表，就产生了兴趣。我就想，如果我能成功预测股票明天涨跌，我就能赚钱。
Mia：当时那个哥哥通过股票赚钱了吗？
Calvin Tsai：有时候赚，有时候亏。反正后来我就自己去看书、自己研究。到了大概 14 岁的时候，我真的看了一整年。我用中学上课的课本，写下我预测这个股票明天会涨还是会跌。然后隔天跑去开电脑，看看是不是真的涨了或跌了，就像对答案一样——OK，这个猜对了，这个猜错了，这个又对了。
Mia：就像模拟盘一样？
Calvin Tsai：对。连续一年，我的“胜率”还挺高的。于是我决定开一个实盘账号。那时候我还没到 18 岁，所以叫我哥帮我用他的身份证在家楼下的银行开了证券户口。我跟他说——这些是我的红包钱，密码我自己设，你不要碰里面的钱。
Mia：还要防他一道？
Calvin Tsai：对。我借你的身份去开，但钱是我的，密码是我的，买什么股票你也别管。他说OK，没问题。第一年我记得是赚钱的，赚了大概三十多个百分点。到了 16 岁，我就想——反正我赚钱，眼光还行，不如尝试高杠杆。我就开始用衍生工具。港股当时股票没有杠杆，但有牛熊证和涡轮，这些可以做到 10 倍、20 倍杠杆。我就把钱从股票转到牛熊证和涡轮里，去做更高风险的尝试。
02 爆仓启示录：16岁与19岁的两次归零
Mia：开始碰高杠杆？
Calvin Tsai：对，开始碰高杠杆。我记得有一天开电脑，看到本金从四万多港币，变成只有两百多、甚至一百多港币，我还以为进错账号了——为什么只剩这么少？
Mia：以为被盗了？
Calvin Tsai：就以为被盗了。
Mia：是不是以为你哥哥拿走了？
Calvin Tsai：对。后来才发现，不是被人盗，是被市场“盗走”了。那时候我完全不知道怎么面对，看到账号里只剩几百块，我不敢跟家人讲，也不敢跟我哥讲，完全不知道怎么办。我还记得那天晚上，我找了一个中学最好的朋友去公园散步、聊天。我问他，因为他爸有做股票，我就问：“如果是你的话，如果你炒股票亏钱，你会怎么想？”那时候我根本不知道钱是什么，也不知道该怎么面对亏损。对我来说，赚和赔像玩游戏一样。第一次看到亏钱，我完全不知用什么态度、什么情绪去面对。他想了想说：“我亏光也不会有什么感觉。”我说：“你是不是傻？为什么亏了100%也没感觉？”然后他跟我讲：“你想想，明天还能吃饭，明天照常上学，今晚还能睡家里的床，明天生活一切照常。你没有小孩要养，没有家庭要照顾，所以银行账号里三四万或三四百块，对你来说没什么差别。”我认真想了一下，真的觉得他说得对。那一刻对我冲击很大。我就想——原来年轻做交易真的是好时机。如果三十岁、四十岁、有家庭、有小孩再亏大钱，那就惨了。所以那时候我就决定——趁年轻多学习交易，多用一点杠杆。杠杆是年轻才能玩的东西，这是我当时最大的感受和想法。然后第一次爆仓之后，我还是继续努力学习怎么做交易。到了大学，大概十九岁的时候，我第二次爆仓——亏得更大。那时候我大一，也有帮中学生补习，很快又积累了一笔资金去交易。十九岁那年，我又重新碰杠杆，用期权、期货，从大概十五万港币，又一次亏到零。
Mia：从十四岁到十九岁中间，你没有怎么太做交易，是吧？一直在学习吗？
Calvin Tsai：有在学习。还有有时候也会看书，也会看投资的书，会看不同的——比如说基本分析、技术分析、图表的书，也会看看。
Mia：那你很有耐心，就从一开始接触交易，十二岁到十四岁中间你先学习，然后再交易，爆仓之后又继续学了五年。
Calvin Tsai：对，没错。
Mia：一直在等待，然后到十九岁再次出击。
Calvin Tsai：对。因为十八岁的时候——刚刚说的补习累积了一些钱，所以有资金了，可以重新再去战场里面战斗。 所以我就进去市场，还是交易港股那个时候。然后也碰到过期权、期货，不同的高杠杆产品。到了十九岁，从十五万一下子又亏回零。
03 量化顿悟：放弃手操，拥抱数据
Mia：对，那感觉真的不太好受。因为你是第二次又遇到这种状况，已经非常努力了。
Calvin Tsai：那个时候我就想，我已经看新闻啊，我也看过不同的图表——秒级、分钟、小时、天图都有看。不同技术指标也有看，不同的人讲的，比如基本面，这个股票公司好不好，未来有没有前景，我觉得我分析得很透彻了，为什么还是会亏钱？我想不到为什么会这样，就很认真地去想——是不是我的方法有问题。我觉得应该是我现有的做法不太对，所以才出现这两次的大亏光状况。然后我就想，是不是有另外一些交易方法，可以让我在市场上重新稳定地赚钱？肯定不是我现有的方法。然后我去网上搜、看不同的书，看到“量化交易”这四个字。我才发现，我一直在做的事情，忽略了一个点——就是我没有用历史数据去验证我的方法能不能赚钱。一直都是听别人讲。别人说二十天均线能赚钱，我就以为真的能赚钱；别人说这个股票好，我就以为好；别人说这个行业未来增长潜力很大，我就觉得应该很好。理论上，你应该去验证你的方法。比如，这个人说的话以前是不是对的？KOL说的话是否准确？这个二十天均线，如果十年前、五年前用它买入卖出，真的能赚钱吗？我发现，我以前手动交易忽略了一个很大的重点：我没有用历史数据去验证方法是否有效。量化交易，就是拿历史数据去看你的方法能不能赚钱。测试到它能赚钱的时候，才开始把钱放进去。 所以量化交易，浪费的可能是时间，但不会浪费金钱。
Mia：你在非常年轻的时候，就经历过爆仓这种冲击很大的事情，对你的性格和后续的风险控制有没有影响？
Calvin Tsai：我觉得让我在情感面上慢慢变得——不会受到盈亏影响。以前可能看到盈利会很开心，看到亏损会很不开心，情绪完全跟市场挂钩。市场往上涨，我的情绪也往上；市场下跌，我的情绪就很低落。后来就慢慢锻炼到——无论账号里是亏还是赚，我都没有太大感觉。我觉得这让我变得更理性。
04 选择药剂专业：留一条退路，但也不放弃热爱
Mia：明白。那你在大学的时候，我记得你学的是药剂专业。正常情况下，看你学习了这么多年交易，你应该会选择金融或者相关科目。为什么当时会选择药剂专业？
Calvin Tsai：那个时候我中学选课的时候就在想大学要选什么科目。我也问了不同人的意见，他们说“就上一些要有牌照才能在这个行业工作的一些科目。”举个例子，医生、律师、药剂，这些都必须在大学读那个科目，才能考到牌照，才能在行业里工作。但比如金融、股票、交易，你不需要任何牌照。 所以很多人建议——“大学就上那些可以考牌的科目。”
Mia：给自己留一条退路？
Calvin Tsai：对。那个时候，比如说在香港，我也听说医疗行业工资比较稳定。所以我就想：OK，我要找一个比较稳定的工作，帮我去做交易。就算交易亏了，我还有一份稳定的工作去平衡，有现金流去支持我的资产和金钱。当时就是这么想的。后来到了大学大三，我参加了几个交易比赛，刚好有幸拿奖。那时候朋友跟我说——“你有没有听过自营交易公司？”我就问：“自营交易公司是什么啊？” 朋友说：“他们公司会给你一笔资金，不会管你做什么策略，你自己决定。赚了钱就分利润。”我觉得这个模式挺好。反正我自己也在交易，而且本金不大。如果加入公司，他们给我一笔更大的资金，我就可以用别人的钱去赚钱，赚的钱还能分利润。于是我就对这个东西很感兴趣，上网搜了一下，找到一家自营公司去面试。面试的时候，我就拿我在比赛中得到的奖项给他们看。
Mia：当时得了哪些奖？
Calvin Tsai：当时有参加一些手单（手动交易）的比赛，也有参加量化交易比赛。量化交易比赛和手单交易比赛不太一样——量化交易需要自己编程，把策略写好后，他们会用历史数据测试这个策略有没有盈利。如果有盈利，你就是冠军。
05 入职对冲基金：数据要看得更细、更多，学会客户期望管理
Mia：那那个时候你做量化也是自学编程吗？
Calvin Tsai：对，在大学自学的。因为我的专业里根本没有编程课程。然后去面试的时候，我拿出平时的月结单给他们看，显示我连续几个月都在赚钱。他们就问我：“这些交易是怎么做的？为什么要做这笔交易？”我就很清楚地讲：OK，我看这个数据，有做回测，我看到这个策略能持续赚钱，所以我才用它。然后就这样，我成功入行，拿到了第一份量化交易的工作。
Mia：当时他给了你多少钱让你去操作？
Calvin Tsai：那个时候一开始还是模拟交易。他会先观察几个月，看看你在模拟盘里能不能赚钱。能赚钱之后，他会慢慢了解你的策略本质、风险控制，然后决定给你多少钱。可能一开始是几百万港币，如果表现好，慢慢可能给到几千万港币。
Mia：OK，那你大概做了多长时间模拟盘，然后开始盈利的？
Calvin Tsai：在那家公司吗？一开始大概花了三到六个月时间，去证明——OK，我有这个策略，而且它能持续赚钱。
Mia：明白，所以你十四、十九岁爆仓之后，就开始接触量化交易，参加各种比赛，然后加入这家公司。那之后你一直在这家公司吗？还是有变化？
Calvin Tsai：有变化。大三的时候，大概二十岁，我在这家公司做了一年半的实习生。毕业后，我转到另一家对冲基金工作，在第二家对冲基金我工作了大概五年时间。
Mia：那在那家对冲基金，你有没有学到一些交易理念，可能在 Crypto 上也能用？
Calvin Tsai：有。其实大部分策略，不同资产类别之间是可以互相复制的。举个例子，最简单的趋势交易，像均线策略——价格高于多少就卖，低于多少就买，这些逻辑可以用在不同的标的上。不过有些策略在传统市场和加密市场不一样。传统市场有开盘收盘，晚上还有休市，所以会有隔夜跳空——往上跳空、往下跳空。加密货币是 24 小时、7 天交易，没有开盘收盘的概念，所以某些基于开收盘的策略就不能直接搬过来。当然，加密市场也有传统市场没有的独特策略。比如链上数据，我们可以通过区块链上各种信息，判断市场的涨跌。在传统市场上，没有这么透明的数据去做量化分析。所以两个市场既有共通策略，也有各自的独特策略。
Mia：那你在那个传统基金学到的、对你后续职业生涯最重要的几点是什么？
Calvin Tsai：第一，数据要看得细一点、看得多一点。第二，如果你在家自己交易，是完全学不到的——就是怎么去管理客户，做期望管理。比如你赚了钱、亏了钱，怎么和客户沟通，让他们理解整个情况。我觉得这是我那五年里最大的收获之一。举个例子，如果你实盘每年能赚 50%，客户问你：“我投资你，一年能赚多少？”如果你直接说 50%，其实没做好期望管理。通常我会打个折，我就说：“你预期可能赚个 20%、30% 就好了。”到最后一年下来，你可能只赚了 40%，比去年少了，但因为一开始你告诉他 20%，他就会觉得很好、很开心。他会愿意继续把钱留在你这边，甚至追加本金。所以，我觉得做好“期望管理”，是我在那五年学到的非常重要的一课。
四、量化交易 ｜ 是可以持续赚钱的方法
01 放弃手动交易：样本数据不一样，量化交易已被人验证过
Mia：因为这是我们第一次采访量化交易员嘛，其实我在听你的经历当中，你是从手操（手动交易）转型到量化的。现在身边大部分人还是以手操为主。在这个过程中，你从手操转到量化，做了哪些努力？你觉得容易吗？
Calvin Tsai：我觉得最大的转变，其实源于我做手单连续两次爆仓。我就意识到，这不是一个稳定、能让我快速实现财务自由的方法。那时候我开始研究量化交易。我看到全球前十的对冲基金，几乎全都是用量化交易的方式。还有一家非常有名的对冲基金——Renaissance Technologies，由 Jim Simons 管理，四十年来年回报大概达到 67%，这是非常夸张的成绩。我就研究这家公司，发现他们四十年前就开始做量化交易，整家公司就是围绕量化运作。我就明白了——量化交易已经被人验证过，是一个可以持续赚钱的方法。那么我为什么还在做手动交易？为什么不去研究量化？所以我就放弃了手动交易，正式踏上量化交易的路。
Mia：其实在这个过程当中，也有像利弗莫尔啊、巴菲特的价值投资等交易方式。你在众多交易类型里选择了量化，是怎么找到它的？
Calvin Tsai：如果你去比较一下，刚才提到的那些手单很强的交易员，或者长期投资赚大钱的人——但我从统计学角度来看，一些人长期交易、长期投资赚大钱，其实可能只是买了一个股票，然后连续拿了三十年赚到钱——从统计上，这很可能是“运气好”的结果，而不是有大量样本数据支撑他真的能持续赚钱。量化交易就不同了。每天我们会有上百笔、上千笔交易。我不会说量化交易靠运气。手单交易呢，确实有人十年前买了比特币，十年后账户里赚了几百万、几千万、甚至几个亿——但那真的可能只是“刚好买到比特币”。如果十年前你买了别的山寨币，十年后结果可能完全不同。所以手单交易和量化交易的一个很大区别在统计学和数学上——样本数据不一样。手单可能只有一个样本，量化交易可能有几千、几万，甚至上百万、上亿的样本数据。我更倾向于相信，量化交易能持续赚钱。
02 自学方式：泡图书馆、手动测试和验证数据
Mia：我们还挺好奇的，你是怎么学习量化交易的？
Calvin Tsai：很简单，我知道它能赚钱。
Mia：那你怎么学呢？就是自己写脚本吗？
Calvin Tsai：对，一开始是去图书馆。
Mia：还是看书？
Calvin Tsai：对，就是看书。那时候在大学图书馆里，只要有写量化交易或者系统化交易的书，我就从第一页看到最后，每一本都做笔记。那是第一步。 第二步就是上网搜，看有没有人分享这方面的知识。主要就是看书和网上学习这两块。
Mia：那你什么时候开始找到自己对量化交易的感觉？就是那种胜率变得非常高的感觉？
Calvin Tsai：我觉得是慢慢累积的过程。一开始我用港股的数据去测试，很简单。一开始不会编程，就用Excel做，拉过去一百天港股价格数据，然后慢慢扩大——一百天、一年、四年，不断增加数据量。然后去思考不同策略。我会拿以前手动交易时关注的数据去测试。慢慢你就会找到感觉，找到一套技术——怎么处理不同的数据、怎么清洗、怎么筛掉没用的数据、怎么挖掘有用策略。我觉得真的是一步一步、慢慢去做的。真的hands-on，你要自己去做才会有那个感觉。很多学生说他们想学，但只是听别人讲，没有真的去打开Excel、股票或者币的数据去试。你真的动手试，才会有那个学习曲线。
03 市场区别：加密比传统行业波动大
Mia：你当时在传统金融的时候，靠量化交易赚了多少钱？
Calvin Tsai：在传统金融其实没有赚很多，可能公司加上我个人交易才几百万港币。传统交易真的没有很赚钱。第一点是传统市场的波动率比较低，你每年能赚20%，在同行里已经算很强了。但20%，你想想——如果本金才一百万港币，每年赚20%也才二十万港币。那不是一个能让你暴富的数字，也没办法快速实现财务自由。但在币圈就不一样了，因为波动率更大。比特币的年化波动率大概是100%，而股票的年化波动率才20%，是五倍的差距。所以理论上，你每年赚100%以上也不罕见。波动率的不同，已经导致你在传统市场和加密货币市场的盈利幅度完全不同。
Mia：所以从2017年开始，你就看到了比特币这个高波动率，然后选择进入Crypto行业。那你进入Crypto之后，一开始是两边都做是吧？
Calvin Tsai：是的。一开始我还是在交易股票，也在交易大宗商品。但我本身比较怕风险——毕竟之前两次爆仓的经历还在。所以一开始，我不敢把所有钱都压在加密货币上，是慢慢来的。真的是看到——OK，这个策略，这个月赚得比传统市场多。传统可能这个月只赚2%，加密货币可能赚20%。我就慢慢把钱一个月一个月地搬过去。所以资金是从传统市场慢慢转到加密市场，一步一步过来的。
04 赚钱变成数字：把专注力和资金都放在大币种上
Mia：所以当时你从2017年经过一年半的时间，就从几百万变成上亿了。有没有觉得自己“哎呀，我是天之骄子”那种感觉？
Calvin Tsai：没有，不会有这种感觉。因为我之前爆过两次仓——这也是重点。
Mia：印象太深刻了。
Calvin Tsai：以前那两次爆仓，为什么会碰高杠杆？刚刚讲过，我16岁、19岁都是因为碰杠杆才爆仓。那时候为什么会碰杠杆？就是因为我连续几个月赚钱，我就会想——OK，我是神，我是股神啊！巴菲特一年才赚20%，我一个月就赚20%。那时候我就想，如果我把杠杆从一倍提高到二十倍、甚至一百倍，赚的钱就不是这么少了。所以那时候，我已经犯过两次这样的错误。到了2021、2022年，赚得很多的时候，我就完全没有那种“我是天之骄子”的感觉。以前试过的错误让我记住了教训，所以赚钱对我来说只是数字而已。一天可能赚一百万，我完全没有感觉。
Mia：所以你在2017年那个时候做的是大币种还是小币种的量化？
Calvin Tsai：大币种，也是大币种。
Mia：所以你一直到现在都是做的大币种？
Calvin Tsai：嗯，中间有测试过小币种。但小币种理论上机会确实更大一些，因为很多大机构都在做大币种，他们不会去赚小币的钱。理论上，你去做小币是更赚钱的。不过后来资金规模变大了，就不太方便了。小币种的市场深度不够，成交量不够，有时候你在小币种摆盘，要等很久才能成交，这会影响回报率。所以我后来干脆把专注力和资金都放在大币种上。
五、交易之外｜后市看法、理性的生活与热爱的本质
01 后市看法：机构驱动，加密货币或诞生不同指数
Mia：那你是怎么评价这一轮加密市场的格局？和之前几轮周期相比，有什么不同吗？
Calvin Tsai：嗯，这轮周期有一个很大的不同。以前比如说21年的牛市，是散户驱动的，很多都是散户的钱跑进来，买合约、追涨。但是这一次，从大概20年开始，尤其是现货ETF推出之后，更多是机构在买入。我看到的数据，不管是链上数据还是市场数据，都显示机构资金在驱动这轮牛市。比如比特币从六七万美金涨到十二万，大部分是机构买入的。而且最近半年到一年，很多机构计划用公司资金买入比特币，比例可能是1%、3%，所以推动市场的主要是机构资金。反而这次没有像21年那样，散户用20倍、50倍杠杆追涨的氛围。所以这轮牛市和之前相比，波动率更低，回撤没有以前大，市场深度和成交量也更健康。这是跟21年相比非常大的区别。
Mia：那你觉得，像你刚刚说的，传统金融，包括ETF等这些资金慢慢进入加密市场，对量化交易者来说，是好事还是坏事？
Calvin Tsai：有好有坏。
好的地方是，成交量上来了，市场深度变深了。理论上我们能操作的资金规模可以更大，也可以容纳更多的资金去做交易，这是好处。
Mia：那坏处呢？
Calvin Tsai：坏处是，传统机构也开始有兴趣了。他们发现，比如ETF很方便，就能直接买比特币，不需要去不同渠道操作。我听说很多以前没碰比特币的机构，今年也开始研究比特币策略，也在研究不同币种的策略。
Mia：竞争加剧了？
Calvin Tsai：对，不同机构进来，竞争确实加剧了。不过我会说，这既有好处，也有坏处。以前，像一些大型基金、加办之类的机构，一听到比特币，很多都会抗拒。他们觉得，传统投资人都不碰，我们也不碰好了，风险太高。但现在，ETF越来越多，越来越多机构开始持有比特币，也慢慢产生兴趣。他们会主动来问：“我能投资你吗？怎么去买比特币？”这对我们来说，这也是一个很好的机遇。
Mia：那你觉得现在市场效率已经在逐渐提高，一些中小型量化团队可能很难生存了。你会怎么给他们建议？他们在这样的竞争激烈市场中，如何才能存活下来？
Calvin Tsai：确实有点难，因为我自己也是小型团队，所以深有体会。我举个例子，比如美股、港股或者A股，过去高频机构非常多，有几十家。但现在，你去看港股、美股、A股，高频机构可能只剩十多家，而且基本都是最头部、最有钱、速度最快的机构，赚走了大部分的钱。中小团队，很多原本能赚的钱，都被大机构分走了。所以我觉得，中小团队的优势在哪里？我认为就是沟通成本低。人少，开会少、管理少，这就是小型团队的优势。我建议中小团队尽量去向大机构学习。我自己也在努力生存，我会参考大机构：港股的大机构、美股的大机构等，去看看他们是怎么做的，从他们的结构和方法中学习。我觉得，中小团队在生存上，尽量参考很能赚钱的一些大机构的生存方式吧。
Mia：展望一下未来两到三年，你觉得最看好的趋势或者潜在的爆发点会是什么？
Calvin Tsai：我觉得一个重点还是机构慢慢加入加密货币市场。你看，现在其实跟传统股市比，还有很大的发展空间。举个例子，传统市场有很多指数，但加密货币目前还没有一个很大的指数去追踪。再比如，很多养老基金可以买股票、买债券、买外汇，但很多养老基金或者退休基金还不能买比特币。我觉得很大的发展空间就在这里——传统机构怎么去接纳、接受比特币这个新资产。所以我觉得这一块是未来两三年的重点，应该会有很多不同的基金，让客户可以买比特币，而且也会有不同的指数发展出来。
Mia：明白，我还有一个比较有意思的问题，你会怎么看待像这样公开讨论量化策略？有哪些是你会公开，哪些是绝对不会对外讲的？
Calvin Tsai：比如说刚才提到的资金规模、策略的方向、策略的类型，还有我们的思考方式，这些是可以分享的。但如果要讲我最赚钱的策略，或者现在用的策略参数、用什么指标、哪种编程方式、机器学习模型之类的，这些就比较敏感。用频率来说，高频策略通常不会分享。高频的方法可能和别人差不多，但靠速度赚优势，所以你不会看到高频交易员出来分享。低频的观点就可以分享，比如我觉得下一年比特币的目标价，或者未来几年比特币的发展，这些都是可以公开的。所以我们有可以分享的点，也有需要保密的赚钱方法。吃饭的方法不能讲。我自己也喜欢教育，从2017年开始在当地教课、分享，我们主要分享方法论和方向。比如了解比特币、量化交易、数据获取，这些大方向是值得学习的。真正的细节策略还是需要自己去创新、去学习。就算直接给你一个策略，如果你不知道下个月怎么调整、策略失效怎么改进，你还是不会赚钱。核心是要真正去理解、去掌握整个方法。
02 生活之中：没有很强的物质欲望，平常喜欢打德扑
Mia：对，那我们交易这边聊完，我想聊聊开文这个人也非常有意思。聊聊你交易之外的个人生活和价值观。你在交易之外的生活状态是什么样的？我听说其实你遇到生活中一切问题，都会想着用数据去解决？
Calvin Tsai：是的，比较理性。我觉得这份工作让我生活上也变得比较理性。因为我们工作中要看大量数据，然后用数据去判断、得出结论，所以平常生活也变得比较量化，对，数据比较敏感。
Mia：有比较具体的案例可以跟我们分享吗？
Calvin Tsai：比如说平常，我举一个比较夸张的例子吧。和朋友去便利商店买水，我一看就能看出哪一瓶水最便宜。每瓶水容量不一样，有500毫升、700毫升、300毫升的，价格也不一样。作为交易员，对数字会比较敏感，所以我一眼就能知道哪一瓶性价比最高。或者去咖啡厅，看大、中、小杯的容量和价格，也能很快算出哪个比较划算。
Mia：你是从小就对数字非常敏感吗？
Calvin Tsai：不是，我是后来通过教育和训练才有这个感觉的。
Mia：哦，我还以为你是12岁的时候就发现自己数字的天赋，是那种天生的感觉。
Calvin Tsai：也没有啊。我小学和中学的数学也不是非常顶尖。我以前参加过数学奥林匹克，但没有得奖。
Mia：那你从12岁后开始学习交易，到14岁开始实际操作，会不会让你的数学变得更好一些？
Calvin Tsai：没有，也没有。因为交易用的数学跟学校里学的数学不太一样。除了数学，还要结合统计学逻辑和对市场的理解。可以说是多种能力组合出来的结果，不只是数学本身。
Mia：你在交易之外，个人生活是什么样？有没有什么爱好？
Calvin Tsai：嗯，除了交易，我最喜欢的当然还是交易。除了交易，我还喜欢打德州扑克。
Mia：哦，其实也是另一种……
Calvin Tsai：对，德州扑克其实很像交易。因为它也涉及风险管理、资金管理。你要观察牌桌上不同人的性格和打法，还要算不同牌面的胜率。你要知道什么时候该果断放弃某个策略，哪一手牌在你没有优势时就不要再投入。这跟市场交易非常类似。
Mia：明白。那当你经历过很穷的阶段，然后到后来真的达到亿万富翁级别的时候，这对你的生活有影响吗？有没有改变？
Calvin Tsai：没有很大改变。因为我大部分的钱还是放在交易里，对，就是比特币和交易上。我本人没有很强的物欲，所以生活方式变化不大。
03 驱动力：喜欢交易本身大于喜欢钱
Mia：我们平时接触过的其他交易员会有一个现象，就是当他们赚了非常多的钱之后，可能会对赚钱甚至交易失去兴趣。我看到你之前的采访也提过，你觉得三千万港币和一上亿，对你来说幸福感差别不大。那么你是怎么保持对交易的兴趣，持续推动自己往前走的动力呢？
Calvin Tsai：我觉得有些交易员赚到钱后失去兴趣，是因为他们本来不是喜欢交易，他们是为了钱而交易。我一开始也为了钱交易，但后来慢慢发现，我是喜欢交易本身大于喜欢钱。钱只是交易的一个“分数”，像打游戏的等级，它证明你的方法对，你的想法对。真正让我开心的是交易这个过程本身。我喜欢看到自己的进步。比如以前做一个策略，我可能想不到一个很好的方法，但现在我看到一套数据，就能迅速想出策略。面对不同的风险，我能不断优化方法，这种进步带来的满足感，是我快乐的来源，而不是钱变多或者可以买多少跑车。对我来说，打开账户就像看游戏的分数。以前等级是10，现在是100，这只是一个数字。最大的意义的是，我对自己进步的满足感。
Mia：你跑的车很帅，那赚到钱后，你最奢侈或者说最理性的一笔消费是什么？
Calvin Tsai：理论上，我觉得自己还没有做过很奢侈的消费。我没有花大钱去娱乐或者做其他事情。我最理性的消费，其实是花在交易本质上的，比如买数据来回测策略。数据其实挺贵的，如果买一些高频数据，一年可能就要花几十万港币。我觉得这笔钱花得很值，因为满足感很长久。买跑车、手表或奢侈品，满足感可能只维持几周，一个月就没了，你就想买更好的跑车、更贵的手表去刺激自己，但我不是那种人。我更喜欢自我实现、自我成就，这才是长远的开心来源。
04 投身教育：鼓励更多人去做自己真正想做的事
Mia：明白，那现在很多刚进入这个行业的人，赚到一些钱后，有的是手操，有的从链上赚到钱。如果他们想转型到更稳健的交易方法，你会怎么建议他们？
Calvin Tsai：学习量化交易。
Mia：那什么样的人适合学习量化交易呢？
Calvin Tsai：我觉得，看到数字不会抗拒的人就适合学量化交易。我教过很多学生，有些成功，有些失败。我发现一个很大的点是，有些学习半年、一年都没成功的人，其实从小看到数学就头疼，对数字有抗拒。量化交易需要面对大量数字，从中找到规律、调试参数，这中间涉及很多数字。所以最重要的两点就是：有逻辑能力，而且对数字不会抗拒。
Mia：除此之外呢，你觉得一个量化交易员要做得好，还有更重要的是什么？
Calvin Tsai：保持理性。很多人做量化交易做到一半，看到别人手动交易赚了十倍、买币赚了几百倍，就会重新去做手单，这就是缺乏理性。他们被短期利润迷惑，影响了长期策略的执行。所以最重要的是，保持理性，相信你的方法，相信手上的这一套策略。
Mia：就是说，你选择专注什么就专注什么，而不是哪里有钱就转向去哪里。那你，因为自己也在做量化教学，会不会担心更多量化交易员进入这个行业，学会这套东西后，会让这个行业变得更加内卷？
Calvin Tsai：理论上，答案是会的，是会的。我觉得这个问题非常好，其他访谈很少有人问，但它非常重要。为什么我还要去教别人呢？老实说，我在教学过程中获得很大的满足感和成就感。过去几年，我教过一些人，他们从几十万做到几千万，甚至上亿，实现了财务自由。在资本主义社会里，你越快赚到钱，就越快能享受自由，去做你真正想做的事，而不是为了钱去做不想做的事。看到这些学生赚到钱，实现自己的生活，我的满足感比多赚一两个亿还大。所以，我觉得把时间和精力花在教学上，是让我非常开心的事。以前如果我爆仓，回到几十万，我可能会专注回家做策略，而不会去做分享和教育。但现在，我发现教育对我来说，是非常开心的一件事。
Mia：明白，那你带出来的这么多人，像你说的很快就赚到很多钱了，大概有多少人？他们有没有什么共性？
Calvin Tsai：我的中学同学、大学同学，超过十几个都达到了财富自由。其实靠近你，就有机会实现财富自由。重点是，他们对量化交易有了解，也有兴趣去了解这个东西。但我必须说，这真的不容易。我跟不少人讲过，比特币、量化交易，但十个人里大概八个没有兴趣，只有两个是真的想深入研究，而这两个里可能一个研究到一半就放弃了。你刚才听到的十几二十个人，其实只是很多人中的一小部分，所以没有一个阶段是非常容易的。
Mia：明白，那在这个过程中，有些人没有学会，会不会是因为你讲得不够好，没有教会他们？
Calvin Tsai：我觉得更多是看个人。我教的方法和内容都是一样的，但他们学不学会，真的取决于他们自己。关键是，他们有没有认真去了解这个事情，还是把它当成摇钱树。如果你没有去了解比特币，只想着明天或者下个月赚翻倍，那你通常拿不住。为什么有些人能持有五年十年，而有些人几个月就卖掉？本质上，就是他们有没有理解比特币是什么，为什么要买比特币。在交易上，我总结过：不赚钱的交易员和赚钱的交易员，最大的区别就是动机。不赚钱的人，通常是为了赚钱、为了买跑车，而真正赚钱的人，是热爱交易本身的。他们看到每个交易所的价格趋于平衡就很开心，验证到自己的策略能赚钱，他们做交易不是为了满足物欲，而是真的做好交易这件事。所以赚钱，其实只是当你在做自己热爱的事情时的副产品。当你把赚钱当作目标去追逐，反而容易影响心态，不会有好的结果。
05 新手建议：后天努力更重要，保持理性、保持眼光开阔、保持学习心态
Mia：那你觉得做交易这个事情需要天赋吗？你觉得有人能复制出一个你吗？
Calvin Tsai：我觉得后天努力更重要，远比天赋重要。没有人天生就会交易，也没有人天生就会手动交易或者量化交易，都是一步一步慢慢学会的。我一开始也是手动交易亏了很多，亏了两笔很大的，才真正学会。所以我觉得，100%是靠后天努力。
Mia：那一些初学者呢，有些量化交易的初学者可能会觉得量化交易稳赚不赔，你会给他们什么建议？
Calvin Tsai：这个世界很公平，根本没有稳赚的事情。肯定需要你投入时间和精力。即使最简单的把钱放在银行，也没有稳赚的保证，历史上很多银行也爆雷过。所以，世界上没有免费午餐（free lunch），你必须去做别人没做到的事情，才能赚到别人赚不到的钱。
Mia：那你对这一新一代年轻人，想学量化交易或者手动交易，或者想进入Crypto的人，有什么建议吗？
Calvin Tsai：我觉得有几个重点。第一，保持理性。很多人亏大钱的时候失去理性，性格暴躁，情绪被亏损影响，这时候是分析不清楚的。第一步就是管理好情绪，保持稳定和理性，才能清楚地分析数字、逻辑和方法论。第二，要减少人性的偏误。什么是人性的偏误？比如你会觉得“没卖掉这个币就没亏”，或者“我已经持有几个月了，继续拿下去明年就会涨十倍”。你需要了解自己思考的误区，并努力去纠正它。第三，保持眼光开阔。你要意识到还有很多东西超出你的认知范围。我自己学量化很久了，但我一直保持学习心态，知道还有很多东西我还不会，还有很多我忽略了的。我会去找出来，去学习。很多人会觉得“我已经知道很多了”，其实他们没看到自己没看到的东西——也就是“unknown unknown”。所以，我永远保持学习的心态。即使看到其他教育者，我可能表现比他们好，但我仍然觉得他们有值得我学习的地方。
Mia：明白，所以第一保持理性，然后不要有偏见，再保持开放学习的心态。其实Kelvin在整个过程中一直强调理性这个东西。那么你觉得，当你成为一个绝对理性的人时，会不会让身边的人觉得你情绪波动少，有点不近人情呢？
Calvin Tsai：会啊，会有一些人会有这种感觉，觉得我缺乏人性。但我觉得交易和生活是可以分开的，到某个点你是可以把它分开的，只要是在理性的前提下。
Mia：那你怎么balance呢？
Calvin Tsai：理性地去balance。对人，你不需要理性的时候，就可以多一些感性，多一些关心，去了解别人的情绪。
Mia：但是当你的理性已经习惯了，你怎么把感性调出来呢？比如说在跟家人、朋友或者亲密关系相处的时候，你怎么平衡理性和感性？
Calvin Tsai：还在学习。
Mia：好，那我们今天非常感谢Calvin的这期采访，给我们补充了很多关于量化交易、对话交易员系列的一些空白。这期视频我们会整理成内容，也欢迎大家关注Calvin的Twitter、Telegram，以及他的量化基金。目前Calvin也在做一些投资项目，如果大家想学习，也可以随时联系他，去了解那些策略里不能公开讲的“秘密”。
免责声明
本文仅供参考。本文仅代表作者观点，不代表OKX立场。本文无意提供 (i) 投资建议或投资推荐； (ii) 购买、出售或持有数字资产的要约或招揽； (iii)财务、会计、法律或税务建议。我们不保证该等信息的准确性、完整性或有用性。持有的数字资产（包括稳定币和 NFTs）涉及高风险，可能会大幅波动。历史收益并不代表未来收益，过往表现亦不代表未来结果。OKX 对任何潜在损失不承担任何责任。您应该根据您的财务状况仔细考虑交易或持有数字资产是否适合您。有关您的具体情况，请咨询您的法律/税务/投资专业人士。并非所有地区均提供所有产品和服务，且在某些地区产品和服务可能受到限制或不提供此产品和服务。请您自行负责了解和遵守当地的有关适用法律和法规。
文章来源：https://x.com/mia_okx/status/1987771896411439392
相关文章
小白交易101-如何用最简单的方法成为波段之王！
- 2025-11-11
- 41
小白交易101-池子基础：理解AMM与流动性的影响
- 2025-11-11
- 38
从字节跳动程序员到千万美金加密交易员：来看看「冷静冷静再冷静」的故事
- 2025-11-11
- 45
好书推荐《反脆弱》
- 2025-11-11
- 43
币安钱包MPC 与去中心化的再思考 ——专访币安web3钱包产品负责人 Winson
- 2025-11-11
- 41
对话蔡嘉民：如何从身无分文到靠量化交易实现年入过亿？
- 2025-11-11
- 40
发表评论